ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
110
- оценку дисперсии
:
2
A
X
S
1
2
−
=
k
SS
S
A
A
X
X
;
- оценку дисперсии
:
2
B
X
S
1
2
−
=
m
SS
S
B
B
X
X
;
- оценку дисперсии
:
2
ε
S
()()
11
2
−−
=
km
SS
S
ε
ε
.
Результаты расчета удобно представлять в виде таблицы 4.6.
Таким образом, установив при помощи ДА значимость влияния факто-
ров, выясняют затем, какие именно средние значения Y различны.
Как было отмечено ранее, линейная модель вида (4.47) справедлива
лишь при отсутствии взаимодействия факторов. В противном случае этому
взаимодействию как самостоятельному фактору присуща своя дисперсия
2
BA
XX
σ
.
В приведенном выше алгоритме при наличии взаимодействия между
факторами Х
А
и Х
В
дисперсия
2
BA
XX
σ
, как составная часть, входит в дисперсию
ошибки
2
ε
σ
. Выделить и оценить эту дисперсию можно только при наличии
параллельных наблюдений (таблица 4.4). При указанном расположении на-
блюдений их рассеяние в каждой ячейке относительно среднего той же ячейки
обусловлено действием только случайных причин с дисперсией
2
BA
XX
σ
. Рассея-
ние же самих средних в ячейках по всем возможным сочетаниям уровней фак-
торов Х
А
и Х
В
вокруг общего среднего, помимо фактора случайности, вызыва-
ется влиянием фактора взаимодействия Х
А
Х
В
с дисперсией
2
BA
XX
σ
. Кроме этих
факторов на рассеяние средних по строкам оказывает влияние только один
фактор Х
В
с дисперсией
2
B
X
σ
, а на рассеяние средних по столбцам – только
один фактор Х
А
с дисперсией
2
A
X
σ
, так как все уровни другого фактора в каж-
дом из этих случаев осреднены.
В этом случае для получения модели вида (4.46) общую сумму квадра-
тов отклонений, наблюдений от общего среднего
.общ
SS
необходимо разложить
уже на четыре компонента, отвечающие перечисленным выше факторам.
2 - оценку дисперсии S X A : SS X A S2XA = ; k −1 2 - оценку дисперсии S X B : SS X B S 2XB = ; m −1 2 - оценку дисперсии S ε : SS ε S 2ε = (m − 1)(k − 1) . Результаты расчета удобно представлять в виде таблицы 4.6. Таким образом, установив при помощи ДА значимость влияния факто- ров, выясняют затем, какие именно средние значения Y различны. Как было отмечено ранее, линейная модель вида (4.47) справедлива лишь при отсутствии взаимодействия факторов. В противном случае этому взаимодействию как самостоятельному фактору присуща своя дисперсия σ X2 X . A B В приведенном выше алгоритме при наличии взаимодействия между факторами ХА и ХВ дисперсия σ X2 X , как составная часть, входит в дисперсию A B ошибки σ ε . Выделить и оценить эту дисперсию можно только при наличии 2 параллельных наблюдений (таблица 4.4). При указанном расположении на- блюдений их рассеяние в каждой ячейке относительно среднего той же ячейки обусловлено действием только случайных причин с дисперсией σ X2 X . Рассея- A B ние же самих средних в ячейках по всем возможным сочетаниям уровней фак- торов ХА и ХВ вокруг общего среднего, помимо фактора случайности, вызыва- ется влиянием фактора взаимодействия ХА ХВ с дисперсией σ X2 X . Кроме этих A B факторов на рассеяние средних по строкам оказывает влияние только один фактор ХВ с дисперсией σ X2 , а на рассеяние средних по столбцам – только B один фактор ХА с дисперсией σ X2 , так как все уровни другого фактора в каж- A дом из этих случаев осреднены. В этом случае для получения модели вида (4.46) общую сумму квадра- тов отклонений, наблюдений от общего среднего SS общ. необходимо разложить уже на четыре компонента, отвечающие перечисленным выше факторам. 110
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 108
- 109
- 110
- 111
- 112
- …
- следующая ›
- последняя »