11.4.4. ФАКТОРЫ ОТКЛИКА И ОБРАБОТКИ

Анализ моделей зависит от контекста, определяемого данными. Так же, как в регрессионном анализе отсутствуют формальные правила для определения, какие объясняющие переменные включать в линейный предиктор, в анализе таблиц сопряженностей не существует формальных правил относительно того, какие таблицы необходимо выделять. На самом деле из-за многомерности ситуация для таблиц сопряженностей является более сложной. Некоторые упрощения, вытекающие из разбиения факторов на факторы отклика и обработок, были описаны выше. Мы будем рассматривать ситуацию только с одним фактором отклика.

В следующем примере трехвходовой таблицы гибель сливовых черенков М есть фактор отклика, а время посадки Т и длина — факторы их обработки.

Таблица сопряженностей с данными о черенках слив

Одна из моделей для этой таблицы включает следующие компоненты: распределение логит-функцию связи [см. раздел Эквивалентно может рассматриваться и модель условного пуассоновского распределения при фиксированной сумме маргинальных частот, равной 240, т. е. модель с пуассоновской плотностью и логарифмической функцией связи. Линейный предиктор должен принадлежать чтобы удовлетворять ограничениям на маргинальные частоты. Модель содержит М, чтобы учесть полную вероятность приживания черенка и взаимодействия между для исследования зависимости гибели от длины черенка и от времени посадки. Разумными моделями для подгонки являются:

Анализ приведенной иерархии моделей показывает, что модель с трехфакторным взаимодействием не обеспечивает хорошей подгонки из чего можно заключить, что гибель черенков зависит и от их длины, и от времени. Однако эти два фактора не дают каталитического эффекта, т. е. отсутствует дополнительный рост гибели, обусловленный одновременным действием сроков посадки и использованием более длинных черенков.

11.5. ЛИТЕРАТУРА ДЛЯ ДАЛЬНЕЙШЕГО ЧТЕНИЯ

(см. скан)