Учебник по промышленной статистике


Компоненты дисперсии и смешанная модель ANOVA/ANCOVA - часть 10


Отчет об итерациях (wheat.sta)   Переменная: УЩЕРБ Итер. Лог правд. Ошибка СОРТ 1
2
3
4
5
6
7
-2.30618
-2.25253
-2.25130
-2.25088
-2.25081
-2.25081
-2.25081
.057430
.057795
.056977
.057005
.057006
.057003
.057003
.068746
.073744
.072244
.073138
.073160
.073155
.073155

Значения логарифма функции правдоподобия в методе МП и соответствующие оценки компонент дисперсии на каждом шаге итерации для файла данных wheat.sta вы найдете в таблице Отчет об итерациях, которая приведена ниже.

Отчет об итерациях (wheat.sta)   Переменная: УЩЕРБ Итерация Лог LL Ошибка СОРТ

1
2
3
4
5
6

-2.53585
-2.48382
-2.48381
-2.48381
-2.48381
-2.48381

.057454
.057427
.057492
.057491
.057492
.057492

.048799
.048541
.048639
.048552
.048552
.048552

Как можно видеть, оценки для компонент дисперсии, полученные с помощью различных методов, очень похожи. В общем, компоненты дисперсии, полученные различными методами, согласуются достаточно хорошо (см., например, Swallow & Monahan, 1984).

В начало

Проверка значимости компонент дисперсии.
Проверка значимости компонент дисперсии.

Когда для оценивания параметров используются методы максимального правдоподобия, стандартные методы проверки значимости не применимы. В дисперсионном анализе для проверки значимости оценок применяется разложение сумм квадратов с последующим исследованием отношений средних квадратов, такая методика неприменима для квадратичных методов оценивания. Отметим также, что для модели дисперсионного анализа применяется стандартный метод проверки значимости оценок с учетом смешивания случайных эффектов.

Для проверки значимости в смешанной и случайной модели оценка дисперсии ошибки должна быть построена так, чтобы все источники случайной дисперсии были бы учтены, за исключением дисперсии интересующего исследователя случайного эффекта. Такое построение производится методом синтеза знаменателя (Satterthwaite, 1946); данный метод осуществляет поиск линейных комбинаций возможных источников случайной дисперсии, которые выступают в качестве оценки ошибки, используемой для проверки значимости соответствующей оценки для рассматриваемого эффекта.


Начало  Назад  Вперед