Revisitando diagramas de casualização e de Hasse para o planejamento de experimentos e análise de dados (2017)
- Authors:
- USP affiliated authors: SERMARINI, RENATA ALCARDE - ESALQ ; PIEDADE, SONIA MARIA DE STEFANO - ESALQ ; DEMETRIO, CLARICE GARCIA BORGES - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Subjects: ANÁLISE DE VARIÂNCIA; DELINEAMENTO EXPERIMENTAL; PLANEJAMENTO E ANÁLISE DE EXPERIMENTOS
- Keywords: Diagrama de casualização; Diagrana de Hasse
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Revista Brasileira de Biometria
- ISSN: 1983-0823
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 35, n. 3, p. 558-586, 2017
-
ABNT
SERMARINI, Renata Alcarde et al. Revisitando diagramas de casualização e de Hasse para o planejamento de experimentos e análise de dados. Revista Brasileira de Biometria, v. 35, n. 3, p. 558-586, 2017Tradução . . Disponível em: http://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/71/121. Acesso em: 18 set. 2024. -
APA
Sermarini, R. A., Piedade, S. M. D. S., Demétrio, C. G. B., & Santos, A. dos. (2017). Revisitando diagramas de casualização e de Hasse para o planejamento de experimentos e análise de dados. Revista Brasileira de Biometria, 35( 3), 558-586. Recuperado de http://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/71/121 -
NLM
Sermarini RA, Piedade SMDS, Demétrio CGB, Santos A dos. Revisitando diagramas de casualização e de Hasse para o planejamento de experimentos e análise de dados [Internet]. Revista Brasileira de Biometria. 2017 ; 35( 3): 558-586.[citado 2024 set. 18 ] Available from: http://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/71/121 -
Vancouver
Sermarini RA, Piedade SMDS, Demétrio CGB, Santos A dos. Revisitando diagramas de casualização e de Hasse para o planejamento de experimentos e análise de dados [Internet]. Revista Brasileira de Biometria. 2017 ; 35( 3): 558-586.[citado 2024 set. 18 ] Available from: http://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/71/121 - Exposing the confounding in experimental designs to understand and evaluate them, and formulating linear mixed models for analyzing the data from a designed experiment
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