Главная > Многомерный дисперсионный анализ
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

8.3.1. МНОЖЕСТВЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ПРИ ОДНОФАКТОРНОЙ КЛАССИФИКАЦИЙ. МНОГОМЕРНЫЙ СЛУЧАЙ

Как было уже показано в главе 4, при переходе от одномерного к многомерному случаю при том же плане эксперимента и той же самой гипотезе матрицы не изменяются.

Выбор вектора в нормирующем соотношении (8.72) зависит от матрицы гипотезы К, которую следует выбрать в соответствии с общей гипотезой

Представим матрицу К в виде где

Получим для выражение, приведенное в (2.81).

Для выполнения условия нормирования (8.72) следует в качестве выбрать вектор

Здесь выражение со знаком радикала должно стоять на месте

Если — векторы средних значений групп и если где векторы, представляющие эффекты уровней, то для всех отличных от нуля линейных комбинаций уровней

получаем следующие совместные доверительные интервалы (с коэффициентом доверия 1 — а):

При решении задач на практике следует учитывать следующее:

1. Если в качестве ненулевого вектора и выбрать векторы с единицей на месте элемента то при фиксированном получим совместные доверительные интервалы для разностей уровней компоненты

2. Так как нумерацию уровней (групп) можно взять произвольной, то совместные доверительные границы (8.74) можно построить для линейных комбинаций разностей любых уровней, например для групп

При этом в неравенстве (8.74) в подкоренном выражении следует использовать множитель

1
Оглавление
email@scask.ru