Учебник по промышленной статистике

бетон раменское купить, блоки фбс. | мебельные рольставни где можно купить. |

Компоненты дисперсии и смешанная модель ANOVA/ANCOVA - часть 5


Данная программа размещает числа от 1 до 50 в первую переменную рассматриваемого файла данных. Данные числа образуют 50 подвыборок по 10 элементов в каждой. Обратите внимание на то, что в начале программы случайные эффекты определяются как случайные числа, распределенные нормально с параметром стандартного отклонения равным 2 (дисперсия равна 2*2=4). Ошибка задается случайными числами, которые распределены по нормальному закону с параметром стандартного отклонения равным 1 (дисперсия равна 1). Затем, каждое значение зависимой переменной вычисляется как сумма двух случайных чисел, независимых и распределенных по нормальному закону, одно из данных чисел является значение ошибки, а другое обуславливает значение случайного эффекта (т.е. случайное число для соответствующего уровня случайного эффекта).

Когда вы будете анализировать созданные таким образом данные, рассматривая переменную 1 как случайный фактор и, вычисляя компоненты дисперсии (выберите любой метод оценки), то вы будете получать оценки обычно близкие к 4 для случайного фактора и к 1 для ошибки.

Если вы сочтете возможным немного поэкспериментировать с данной программой, например, рассмотреть меньшее количество подвыборок (например, три), то вы обнаружите существенное отклонение вычисляемых оценок от тех, которые были "зашиты" в программу (т.е. 4 и 1). Это иллюстрирует тот факт, что для небольшого количества выборок оценки компонент дисперсии недостаточно надежны, что является результатом увеличения ошибки. Вы можете использовать данную программу для исследования зависимости между числом уровней случайного фактора и надежностью оценок.

В начало


 

Оценивание компонент дисперсии (технический обзор)
Оценивание компонент дисперсии (технический обзор)

Основной целью оценивания компонент дисперсии является вычисление ковариации между случайными факторами и зависимой переменной. В зависимости от метода, выбранного для оценки компонент дисперсии, вычисляются дисперсии случайных факторов, а также критерии значимости, чтобы проверить являются ковариации между случайными факторами и зависимой переменной отличными от нуля.



Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин