Анализ данных. Салмин А.А. - 87 стр.

    Для двухфакторного дисперсионного анализа также
можно применить аналогичное уравнение модели средних:
     yijk   ij   ijk
     где уijk — переменная отклика;
      i — среднее на i-м уровне одного фактора и j-м
уровне другого фактора. Для каждой комбинации двух
факторов может быть несколько наблюдений, которые
называются повторениями.
      ijk — это случайная ошибка на i-м уровне одного
фактора и j-м уровне другого фактора для k-го повторения,
удовлетворяющая            нормальному распределению   со
                                 2
средним 0 и дисперсией  .
     Обычно для двухфакторного дисперсионного анализа
применяется следующая модель влияния:
      y ijk     i   j   ij   ijk
     Где уijk — переменная отклика;
      — общее среднее;
      i — влияние i-й обработки для одного фактора;
      j — влияние j-й обработки для другого фактора;
      ij — степень взаимодействия двух факторов, т.е.
степень их взаимного влияния. Например, разные средства
массовой информации (телевидение, ЖУРНЛЫ и т.д.)
могут одинаково или по-разному влиять на объем продаж
рекламируемого товара. Если увеличение объема продаж
не зависит от средства массовой информации, то
взаимодействие факторов равно 0, в противном случае
между факторами (затраты на рекламу и вид массовой
информации) есть взаимодействие.
     В модуле Анализ данных программы Ехсеl
предусмотрено два инструмента для выполнения
двухфакторного     дисперсионного     анализа.    Один
предназначен для анализа данных без повторов
                                                      87