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SKILL
experimental-design
主要机器端点
https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/1e5eeffbdad3749125afe7ab48a39694e27f181c/skills/experimental-designSUMMARY
它能做什么
该技能提供在数据收集前设计实验和研究的程序性指导。涵盖随机化、区组、分层、对照、因子和部分因子设计、实验设计（DOE）、筛选设计、响应面优化、交叉、重复测量、裂区、整群随机化、拉丁方和序贯/自适应设计。包括决策树、参考文档和用于生成随机化方案和DOE矩阵的Python脚本。该技能强调避免结构错误，如伪重复和混杂。专为研究代理设计，需要Python >=3.10，并依赖numpy、pandas和pyDOE3。该技能是K-Dense Inc.的Scientific Agent Skills库的一部分，采用MIT许可。
CAPABILITIES
能力与适用范围
已根据可验证证据建立能力档案
research.experimental-design核心度 100 · 置信 90research.randomization核心度 90 · 置信 90research.blocking核心度 80 · 置信 90research.doe核心度 90 · 置信 90research.screening核心度 70 · 置信 90research.response-surface核心度 70 · 置信 90research.crossover核心度 60 · 置信 90research.repeated-measures核心度 60 · 置信 90research.split-plot核心度 60 · 置信 90research.cluster-randomization核心度 60 · 置信 90research.latin-square核心度 50 · 置信 90research.sequential-design核心度 50 · 置信 90research.adaptive-design核心度 50 · 置信 90research.pseudoreplication-avoidance核心度 80 · 置信 90research.confounding-avoidance核心度 80 · 置信 90
MACHINE-READABLE ENDPOINTS
智能体怎么读取它
ACCESS
接入条件
- 协议
- agent-skills
- 认证
- type: none · required: false
- 价格
- model: free
- 版本
- 1e5eeffbdad3
USAGE OBSERVATIONS
真实使用观察
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