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文学の紹介：
環境要因に応じて研究、環境要因に応じて非線形相互作用、複数の特に存在を明らかにするために、我々は通常、特定の勾配や生態系実験を複製するように設計します。実験の設計では、我々は、繰り返しを設定し、我々が最初に直面し、解決しなければならない問題が何であるかを設定繰り返さないでください、問題は、我々は非常に懸念しているです。2019デビッドChalcraftは、以前のモデル予測能力の評価に存在してコメントを投稿;エコロジー文字で2018ユルゲンKreylingは、モデルシミュレーションと実験テストを通じて視点を「より良い予測効果を得ることができサイトカインレベルを高めるために犠牲繰り返し」を提案しました問題の重要性を繰り返し明らかに不足につながりました。
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スクエアビュー：繰り返すように設定されている場合、これは多因子の相互作用の非線形応答に直面して、問題を検討する必要がある、と環境要因（勾配実験）のレベルを達成するために繰り返し回数を最大化するための犠牲は、モデルの予測能力を向上させることができます
正方形引数1：理論的には、特定のユニットは、勾配デザインを比較した場合の実験の合計数は、設計が繰り返さ応答曲面用の電位（図1）を反映していません。
図1と同じ実験における単位の合計数は、設計（デザイン複製）と設計勾配（勾配デザイン）を繰り返す間の差は、模式図であります
正方形引数2：モデルシミュレーションは、繰り返し数（IE増加因子レベル）モデル（図2）の解釈を向上させることができる還元、異なるランダムノイズと応答曲面を示します。
2ランダム及び応答表面の異なる程度で実験ユニットモデルインタプリタの数との関係を示します
正方形引数3：実際の実験と、それ闘莉王モデルシミュレーションの結果と同様、繰り返し設計勾配設計（より優れたモデリング機能の両方の温度変化に応じて炭素及び窒素を添加土壌呼吸および栄養繊毛虫細胞の形状に応じて、説明を参照してください）
Fanfangguandianは：繰り返しを設定するかどうか、これが問題になることはありません、モデルの予測力のために繰り返さ鑑定広場の予測力の欠如、そこにある、とフィットテストの欠如を意味し、統計的有意性の程度を説明するので、無視することはできません
短所引数1：解析モデルでは、予測値とRの真値との間の二乗回帰解析得られた2予測力を評価するために、実際には、この評価の唯一の傾き及び切片は午後12時00分でした効果的な、ランダムサンプリングは、予測値と真値との間の異なる線形の関係が存在する（図3）をもたらし、したがって、線形予測値と真値との間の予測モデルの評価パラメータを評価する能力を有することになります。
図3は、真の値、実線の真の関係からランダムサンプリング予測値につながります。図（A）は応答曲面と呼ばれる、予測モデルであり、関係はより複雑であってもよい;図（b）は線形関係、評価のための予測モデルであります
短所引数2：モデルシミュレーションは示すことが増加させることができる実験的設計の繰り返しの説明とモデルパラメータの一貫性を持つ線形及び二次応答曲面関係のため、実際の値と予測値との間の線形回帰を増加させながら一貫性（勾配、元のグラフの補助材料を参照して、0からの偏差の程度をインターセプト）。要因が含まれている場合は、マルチファクター実験では、繰り返しのデザインと二次反応関係は、また、パラメータの一貫性を向上させることができます。
短所引数3：単純なフロント単一因子分析とは異なり、多因子正方応答回帰モデル、勾配設計および再設計結果のモデルは、同じ予測力（予測値-線形回帰パラメータの変化の真値差がない）を有し、より小さなp値が大きく、R＆LT有する重複モデルを生成するように設計された環境因子の相互作用がある場合しかし、2、勾配設計ので由来の予測モデルが見落とされる可能性が高いです。
野党引数4：実験デザインの繰り返しで、回帰モデルはANOVAとフィットテストの欠如することができます。
Xiaobian要約：実験設計では、治療のレベルと繰り返し回数との間に一定のトレードオフの関係にあります。Kreylingおよび他の研究は、勾配の実験なしに特定の状況下でユーザビリティ設計勾配を強調し、純粋に合理的かつ効率的に繰り返されることを示している;及びChalcraftデザインで、実験を繰り返すことではない私たちを思い出させるためである危険性がある（例えば、単一の因子応答表面として）、そしてフィット感の欠如のために価格を支払ったが、繰り返しの重要性を強調し、テストすることは困難です。
この期間エディタ：
劉レレ|山東大学、読書で博士号
研究テーマ：分子生態学、侵略生態