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双方向反復測定ANOVAで、aov関数は不均衡なデータを処理できないと言われました。ez::ezAnova と car::Anova は、不均衡なデータを処理できますが、欠損データは処理できません。欠落しているデータがある場合、1 つのアプローチは、その目的のために線形混合効果モデルを使用することです。ここでの実験計画における不均衡なデータと欠落したデータの違いは何かについて、私は実際に混乱しています。私の理解は、不均衡な設計であり、レベルの組み合わせごとに異なる数の観測があります (たとえば、双方向 ANOVA)。しかし、ここで欠落しているデータが何を意味するのかについて混乱しています.....誰かがこの概念を明確にするのを助けることができますか? どうもありがとうございます。

実験計画法、応答曲面モデリング、および最適化をサポートするモジュールが Python にあるかどうか疑問に思います。R には rsm などの多くのライブラリがあり、設計を定義し、結果を考慮して設計を進化させ、応答曲面モデリング アプローチを使用して最適に近づけ、視覚化も生成します。それでも Python を使い始めたので、Python のネイティブな可能性も探りたいと思っています。