반응형 다중 비교2 14주차 정리 - 다중 비교 지난 포스팅에서 다중비교에 대한 언급을 간략하게 했었다. 이에 대해서 조금 더 심도 있게 알아보고자 한다. 2021.12.01 - [고등 수학/확률과 통계] - 13주차 정리 - 일원배치법, 분산분석, 다중비교 13주차 정리 - 일원배치법, 분산분석, 다중비교 일원 배치법 인자가 하나이고 수준수가 a개인 일원 배치법을 한번 보도록 한다. 일원 배치법 통계적 모형 일원 배치법도 통계적 모형으로 나타내면 아래와 같다. µ_i는 i번째 수준의 평균, y_ij는 doctorinformationgs.tistory.com 다중비교 다중비교(Multiple Comparison)의 방법 1) 최소유의차(least significant Difference) 가장 검정력이 뛰어난 피셔의 최소유의차 ‣ pairwise(모든.. 2021. 12. 2. 13주차 정리 - 일원배치법, 분산분석, 다중비교 일원 배치법 인자가 하나이고 수준수가 a개인 일원 배치법을 한번 보도록 한다. 일원 배치법 통계적 모형 일원 배치법도 통계적 모형으로 나타내면 아래와 같다. µ_i는 i번째 수준의 평균, y_ij는 i번째 수준 j번째 반복의 반응 값이 된다. 앱실론 ij는 y_ij에 관여하는 오차항이 되겠고 물론 이 오차항도 iid 노멀 평균 0 분산 시그마 제곱으로 한다, y_ij에 대해 다시 써보면 이것을 전체 평균 뮤를 보면 뮤를 더하고 빼는 것이니까 식의 차이가 없고 µ_i-µ를 수준효과라고 이야기 한다. µ_i-µ 는 각각의 수준이 전체평균과 어떠한 차이가 나는지 수준별 효과가 된다. 분산 분석 분산 분석을 하기에 앞서서 전체 총 변동은 따지고 보면 요인 A,B 또는 AB 교호작용에 의한 변동 오차에 의한 변동.. 2021. 12. 1. 이전 1 다음 반응형
