数据附后：
问题：我使用了随机完整的块设计，每组4次。
1）应该使用哪个模型拟合X vs Y？为什么？
2）如何建立模型？模型结构中应该包括代表吗？
我随附了一份文档，其中我使用不同的模型分析了数据，哪个是正确的，为什么？
似乎您已经用类似的问题启动了两个线程。 我相信Mark正在与您讨论另一个话题。 我必须承认，很难理解您正在学习的内容，您要回答的问题等等？代表什么意思？有两种方法可供考虑：如果您设置了治疗组合并获得了多个数据点而未对治疗进行任何更改，则这是重复的（或嵌套的）并且不会增加自由度。 这些数据点可用于估计治疗中的均值和变异。 此策略通常用于了解测量误差，样品变化内，处理过程中样品间差异等目的。这些不是实验单位。
如果您正在谈论复制品，那么也可以通过两种不同的方式来处理：
1。随机重复：通常用于获得实验误差的“无偏”估计，以用于统计检验（例如F检验）。
2。块（RCBD或BIB）：在这种情况下，如何处理块取决于如何创建块。 它们可以是固定效果，并可以在模型中进行分配，在模型中可以估算逐因子交互作用（对于评估鲁棒性非常有用，尤其是在实验过程中识别并“管理”了噪声时）或只有主要效果的随机效果块效应被分配为模型中的随机效应，从而增加了推理空间。
提到治疗是什么意思？通常，这是一组指定级别的因素。
拟合模型和X拟合Y都用于回归建模。拟合模型平台非常灵活。 这对于理解模型中的多个x很有用，并且模型可以是线性的也可以是非线性的。 当我只看一个X时，我使用X拟合Y。
