Понятия дисперсного анализа. Факторы и их уровни. Однофакторный дисперсионный анализ, его виды. Особенности двухфакторного дисперсионного анализа, его модель с одинаковым числом наблюдений в ячейке. Постоянные эффекты при неравном числе наблюдений.
Аннотация к работе
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования ЗАДАЧИ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ Часть 3 Бездудный Г. М., Знаменский В. А., Коваленко Н. В., Ковальчук В. Е., Луценко А. И. Данное учебно-методическое пособие предназначено для студентов всех специальностей ЮФУ, изучающих математическую статистику.Итак, если значения некоторого признака X зависят от различных и независимых друг от друга переменных, то эти объясняющие переменные (признаки) в дисперсионном анализе называются, как правило, факторами. Здесь фактор это активность учащихся при изучении правил (обозначим фактор символом В дисперсионном анализе факторы, влияющие на поведение изучаемого признака, могут быть как количественными, так и качественными; в этом главное отличие дисперсионного анализа от регрессионного анализа. Изменчивость значений xij при переходе от одного уровня фактора к другому можно объяснить влиянием этого фактора на признак. eij независимые нормально распределенные случайные величины с нулевым средним значением (M(eij) = 0) и дисперсией D(eij) = 2 одной и той же для всех i, j; eij характеризует влияние всех неучтенных моделью (1) факторов.
Список литературы
[1] Дружинин Н. К. Математическая статитика в экономике // М.-1971.
[2] Шеффе Г. Дисперсионный анализ // М.- изд. 2-е.-1980.