布雷迪·布雷迪大家好,
Beatrice提到的方法是我最初尝试的方法。 这种设计是平衡的,因为每个处理出现在相同数量的块中,但 BIBD 还要求每对处理出现在相同数量的块中。
由于创建定制设计的算法固有的随机性,实际上没有什么可以阻止 13 级分类方法创建 BIBD,但发生这种情况的可能性似乎比连续方法低得多。 我(和其他几个一直在研究这个问题的人)还没有使用分类方法获得 BIBD(无论是添加阻塞因子,还是简单地单击单选按钮将运行分组为块),但已经创建了 BIBD (对于本例)每次都使用连续方法。
下面,我展示了 3 个有代表性的 x`*x 矩阵以进行比较。 (对于分类示例,您首先必须拆分设计表以形成 13x13 矩阵。)
沿着主对角线,所有条目均为 4。 这意味着无论使用哪种方法,13 个因子中的每一个都会出现在 4 个块中。
非对角线条目记录了给定因子对出现的块数。 请注意,在前两个示例中,主对角线之外有 0、1 和 2。 这意味着一些处理对出现在零个块中,一些出现在一个块中,一些出现在两个块中。 仅当所有非对角线条目都相同时,该设计才是 BIBD。 所以,只有在第 3 种情况下我们才有 BIBD。
示例 1:来自自定义设计的 x`*x 矩阵,具有 52 次运行的 13 级分类因子和 4 次运行的每块分块因子:
[4 1 2 1 1 2 0 1 0 0 2 1 1,
1. 4 1 1 0 0 2 2 1 1 1 2 0,
1. 1 4 0 0 1 1 2 0 1 1 1 2,
1. 1 0 4 3 1 2 0 1 1 0 1 1,
1. 0 0 3 4 2 2 0 1 1 1 0 1,
1. 0 1 1 2 4 0 1 1 1 1 1 1,
0 2 1 2 2 0 4 1 1 1 1 1 0,
1. 2 2 0 0 1 1 4 2 1 1 0 1,
0 1 0 1 1 1 1 2 4 2 1 1 1,
0 1 1 1 1 1 1 1 2 4 0 2 1,
1. 1 1 0 1 1 1 1 1 0 4 1 2,
1. 2 1 1 0 1 1 0 1 2 1 4 1,
1.0 2 1 1 1 0 1 1 1 2 1 4]
示例 2:来自自定义设计的 x`*x 矩阵,具有 13 级分类因子的 52 次运行,使用对话框按钮“将运行分组为大小为 4 的随机块”:
[4 2 1 2 1 1 0 1 2 1 0 1 0,
1. 4 1 1 1 1 1 2 1 1 0 1 0,
1. 1 4 1 1 1 2 0 1 1 1 1 1,
1. 1 1 4 0 0 1 2 1 1 1 1 1,
1. 1 1 0 4 2 1 2 1 0 1 1 1,
1. 1 1 0 2 4 1 1 1 1 1 1 1,
0 1 2 1 1 1 4 0 1 0 2 1 2,
1. 2 0 2 2 1 0 4 0 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 0 4 2 0 0 2,
1. 1 1 1 0 1 0 1 2 4 2 1 1,
0 0 1 1 1 1 2 1 0 2 4 2 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 0 1 2 4 1,
0 0 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 4]
示例 3:来自自定义设计的 x`*x 矩阵,具有 13 个连续因子的 13 次约束游程(如本线程前面所述):
[4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4]
我希望这有帮助!
干杯,
布雷迪