Система программ многофакторного дисперсионного анализа [c.182]
Рассматривать многофакторный дисперсионный анализ и проверять значимость полного эффекта, эффекта взаимодействия и главный эффект каждого фактора. [c.604]
МНОГОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ [c.617]
При анализе предполагалось, что план эксперимента сбалансированный (число случаев в каждой ячейке одинаково). Если это не так, то анализ становится сложнее. Приведенный ниже пример иллюстрирует применение многофакторного дисперсионного анализа. [c.619]
Иллюстрация применения многофакторного дисперсионного анализа. Возвратившись к данным табл. 16.4, изучим обусловленные влиянием уровня рекламы [c.619]
Многофакторный дисперсионный анализ включает одновременное исследование двух или больше категориальных независимых переменных. Главное преимущество этого в том, что он позволяет изучить взаимодействия между независимыми переменными. Значимость общего эффекта, эффекты взаимодействия и главные эффекты отдельных факторов изучают с помощью соответствующих Имеет смысл проверять значимость главных эффектов отдельных факторов, только если соответствующие эффекты взаимодействия незначимы. [c.634]
Чем многофакторный дисперсионный анализ отличается от [c.635]
Как полную вариацию раскладывают при многофакторном дисперсионном анализе [c.635]
Совместные распределения количественных признаков. Условные распределения. Независимость признаков. Критерий Пирсона. Таблица сопряженности. Регрессионный и корреляционный анализ. Метод наименьших квадратов. Коэффициент корреляции. Дисперсионный анализ однофакторный, многофакторный без повторений. Анализ временных рядов. Тренд, сглаживание, сезонность, циклы. Стационарные ряды. Динамические регрессии. Ложная регрессия. Коинтеграция. [c.49]
Опишем методы выполнения дисперсионного и ковариационного анализа и обсудим их соотношение с другими методами проверки связей. Затем опишем однофакторный дисперсионный анализ, самый простой из этих методов, следом за ним — многофакторный дисперсионный и ковариационный анализ. Особое внимание мы уделим вопросам интерпретации результатов, а именно, взаимодействию факторов, их относительной важности и множественным сравнениям. Мы широко осветим некоторые специальные темы, такие как повторные измерения в дисперсионном анализе, неметрический дисперсионный анализ и многомерный дисперсионный анализ. Рассмотрим примеры, иллюстрирующих применение дисперсионного анализа. [c.604]
Таким образом, мы видим, что регрессионный анализ, в котором единственная мая переменная с (категориями) может быть записана с — 1 фиктивными переменными, эквивалентен однофакторному регрессионному анализу. Аналогично можно показать, как выполнить многофакторные дисперсионный и анализ, используя регрессию с фиктивными переменными. [c.673]
Многофакторный анализ осуществляется методом цепных подстановок, индексным методом и др. Статистическая обработка анализируемых материалов производится с помощью дисперсионного и корреляционного методов. Дисперсионный метод служит для выделения, изучения и оценки достоверности влияния на изучаемые процессы не только отдельных факторов, но и их совокупности в различных комбинациях. Корреляционный метод используется в целях измерения степени влияния конкретных факторов на общий результат. [c.20]
При определении влияния на зависимую переменную нескольких факторов можно использовать многофакторный дисперсионный анализ. Главное преимущество этого метода в том, что он позволяет исследователю изучать взаимодействие факторов. Взаимодействия (intera tion) имеют место, когда эффекты одного фактора на зависимую переменную зависят от уровня других факторов. [c.617]
Процедура многофакторного дисперсионного анализа аналогична процедуре ного дисперсионного анализа. Статистики, соответствующие многофакторному дисперсионному анализу, также определяются аналогично определению статистик в дисперсионном анализе. Рассмотрим простой пример, в который входят факторы уровнями и. В этом случае вариация раскладывается образом [c.618]
Это - регрессионная модель полного (учитываются эффекты всех порядков) одномерного (изучаемая переменная единственна) многофакторного дисперсионного анализа без повторений (для каждого сочетания значений фактров есть одно наблюдение). [c.38]
Метод Тьюки может быть обобщен на все контрасты и все линейные комбинации, для наблюдений с определенной структурой корреляций или с известными (различными) дисперсионными отношениями и на многофакторные планы дисперсионного анализа [Miller, 1966, р. 39— 42], tS heffe, 1964, р. 73—75], [Sen, 1969], [Tukey, 1953]. Мы вернемся к этим обобщениям, но сперва рассмотрим непараметрические методы парных сравнений. [c.183]
Смотреть страницы где упоминается термин Многофакторный дисперсионный анализ
: [c.607] [c.631] [c.635] [c.951] [c.299] [c.494]Смотреть главы в:
Маркетинговые исследования Издание 3 -> Многофакторный дисперсионный анализ