データが添付されます：
質問：私は4人の担当者/ブロックでランダム化された完全なブロックデザインを使用しました。
1）使用するモデルとXによるYの適合とその理由
2）モデルの構築方法担当者をモデル構成に含める必要がありますか？
異なるモデルを使用してデータを分析したドキュメントを添付しましたが、正しいモデルとその理由を教えてください。
同様の質問で2つのスレッドを開始したようです。 マークは別のスレッドでこれについてあなたと話し合っていると思います。 あなたが勉強していること、どのような質問に答えようとしているのかなどを理解することは非常に困難です。repの意味？思い浮かぶ2つの方法があります：治療の組み合わせを設定し、治療に変更を加えずに複数のデータポイントを取得した場合、これは繰り返し（またはネスト）され、自由度は増加しません。 これらのデータポイントは、治療の平均と変動を推定するのに役立ちます。 この戦略は、測定誤差、サンプルの変動、治療内のサンプル間の変動などを理解するためによく使用されます。これらは実験ユニットではありません。
複製について話している場合、これは2つの異なる方法で処理することもできます。
1。ランダム化された複製：F検定などの統計的検定で使用される実験誤差の「偏りのない」推定値を取得するためによく使用されます。
2。ブロック（RCBDまたはBIB）：この場合、ブロックの処理方法は、ブロックの作成方法によって異なります。 それらは固定効果であり、ブロックごとの相互作用を推定できるモデル（特に、実験中にノイズが特定され「管理」されている場合にロバストネスを推定するのに非常に役立ちます）またはメインのみのランダム効果ブロックの効果は、モデル内でランダムな効果として割り当てられ、推論スペースが増加します。
治療について言及するとき、どういう意味ですか？通常、これは指定されたレベルの一連の要因です。
モデルの適合とXによるYの適合はどちらも回帰モデリングに使用されます。フィットモデルプラットフォームは非常に柔軟です。 これは、モデル内の複数のxを理解するのに非常に役立ち、モデルは線形でも非線形でもかまいません。 Xを1つだけ見る場合、Xに合わせてYを使用します。
