實設作業一
給分標準 一題10分 從100扣下來 但我一題好像最多只扣5分吧！
一
a. y = x\beta + \epsilon
一般我們都假設 x\beta的結構為 fix \epsilon的結構為random
所以 在x\beta結構中 給予分配是很奇怪的
我知道有 random effect model 但他的意義不是去控制 那個run先與後
另外 可以思考 當有沒有randomization 的時候 分析的模型 會改變嗎？
b. 首先 先抱歉 交作業前一天有來問我這題的學弟 sorry
有一小題我解釋錯題目的意義了 (不過放心 怎麼寫我都沒扣分 哈哈！)
Can you relate it to the possibility that the advantage of the learning
effect may diminish over time and express it in more rigorour term?
這小題其實是要說明 當使用randomization的時候 可能可以消除learning effect
二
沒什麼特別的問題
三
1. 要解釋什麼時候 Group 1 會比較好 什麼時候 Group 2 會比較好
2. Group 2的實驗中 students 不是一個block
因為他跟unit-to-unit的variation是分不開的(混淆)
所以 Group 2 沒有同時提供 students之間差異 以及units之間差異的資訊
這兩個變異其實是被加在一起
3. Group 1 不是只有學生造成的誤差 unit的誤差也都存在阿
只是沒有重複實驗點 所以沒辦法估計而已
(這邊都沒扣分)
四
The orders of runs are randomly assigned. (只有幾個人考慮到這個)
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