課程資訊
課程名稱
複因子試驗之設計與分析
Design and Analysis of Factorial Experiments 
開課學期
102-2 
授課對象
生物資源暨農學院  生物統計學組  
授課教師
廖振鐸 
課號
Agron5077 
課程識別碼
621 U6630 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期二7,8(14:20~16:20)星期三2(9:10~10:00) 
上課地點
農藝206農藝206 
備註
總人數上限:30人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1022Agron5077_ 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

本課程主要目的在講授複因子試驗設計及其相關議題,首先我們會複習基本試驗設計學課程教授有關單因子試驗的區集設計如CRD、RCBD、Latin Square、BIBD等; 並且介紹試驗設計資料分折的基礎課程:線型模式(linear model) 的簡略內容。本課程特別著重於2-變級複因子設計,藉由2-變級複因子設計當基礎,我們將複因子設計的理論架構作深入的探討,包括複因子設計的區集結構,部分複因子設計的處理結構,最佳設汁準則及其在複因子設計的應用等。除了理論介紹外,我們也要求使用統計電腦程式執行複因子試驗的實際資料分析。 

課程目標
課程大綱(中英文):
(1) 單因子試驗的相關設計 (2週)
(2) 線型模式 (2週)
(3) 複因子試驗的簡介 (2週)
(4) 2-變級複因子試驗之全因子設計 (2週)
(5) 區集設計及混雜結構 (3週)
(6) 2-變級部分複因子設計 (3週)
(7) 2-及直交及最佳複因子設計 (2週)
(8) 3-變級及混合變級之全因子設計及部分複因子設計 (2週)

(1) Basic principles and experiments with a single factor (2 weeks)
(2) Linear model (2 weeks)
(3) Introduction to factorial designs (2 weeks)
(4) The 2k factorial designs (2 weeks)
(5) Blocking and confounding in the 2k factorial designs (3 weeks)
(6) Two-level fractional factorial designs (3 weeks)
(7) Two-level orthogonal and optimal designs (2 weeks)
(8) Three-level and mixed-level factorial and fractional factorial designs (2 weeks)
 
課程要求
先修課程:統計學,試驗設計學
成績評量方式(中英文):
作業30%, 期中考30%, 期末考40%
homework 30%, midterm exam 30%, final exam 40%
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
待補 
參考書目
教科書:
D. C. Montgomery (2009). “Design and analysis of experiments”. 7th ed.
參考書:
C.F. Jeff Wu and M. Hamada (2009). Experiments: Planning, Analysis and Parameter Design and Design Optimization. 2nd ed.
 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/18,2/19  Introduction 
第2週
2/25,2/26  Experiments with a single factor and some basic designs 
第3週
3/04,3/05  Introduction to factorial designs 
第4週
3/11,3/12  The 2^k factorial design 
第5週
3/18,3/19  Blocking and Confounding in the 2^k factorial 
第6週
3/25,3/26  Two-level fractional factorial designs 
第7週
4/01,4/02  Three-level and mixed-level factorial and fractional factorial designs 
第9週
4/15,4/16  linear model (參考資料)