Двухфакторный дисперсионный анализ и его цель. Разложение общей вариации на составляющие. Особенности моделей М1, М2 и смешанных.

Все темы данного раздела:

По сгруппированным данным
(n велико) xi x1 x2 … xi

Теорема 1.
Если X1, X2, …, Xn – случайная выборка из X € N(μ;σ), то также подчиняется нормальному з-ну распред

Теорема №7
Если по данным двух независимых выборок объемом n1 и n2 из нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых равны, т.е

Интервальные оценки для генеральной средней, полученной из нормальной совокупности, при известной и неизвестной генеральной дисперсии.
Пусть из гене

Интервальные оценки для генеральной дисперсии, полученные по выборке из нормальной генеральной совокупности.
Пусть из генер.совок Х,имеющей норм.з-н распр-я с мат.ож µ и дисп. взята случ.выб объёмом n.Основа интерв.оценки дис

Оценка неизвестных параметров.
В качестве оценки плотности вероятностей для непрерывной случайной величины Х) или функции вероятностей (для дискретной величины) используют сгруппированный вариационный ряд, интервальный - в перво

Проверка гипотез о законе распределения ген.совокупности.
КРИТЕРИЙ СОГЛАСИЯ – статистическое правило, в соответствии с которым проверяется статистическая гипотеза об аналитическом виде закона распределения вероятностей анализируемой генеральной со

Критерий согласия Пирсона
КРИТЕРИЙ ПИРСОНА χ2– критерий проверки гипотезы о том, что изучаемая случайная величина подчиняется заданному закону распределения: H0: F(x) = F0

Проверка гипотез о равенстве генеральных средних двух нормальных генеральных совокупностей
  Пусть X и Y нормальные совокупности с известными дисперсиями и

Критерий Бартлетта
Пусть Х1, Х2 ,…, Хl – l нормал. генер. сов., из котор. извлечены выборки объемом

Критерий Кохрана
Пусть Х1, Х2 ,…, Хl – l нормал. генер. сов., из котор. извлечены незав. случ. выборки одинак. объема

Однофакторный дисперсионный анализ и его цель. Разложение общей вариации на составляющие. Общий вид модели.
  Однофакторный дисперсионный анализ и его цель. Разложение общей вариации на составляющие. Общий вид модели.   Дисперсионный анализ предназначен для проверки з

Модель М1 однофакторного дисперсионного анализа. Проверка гипотезы относительно общего среднего. Вывести статистику критерия.
  При проверке гипотезы о равенстве двух средних выбранных уровней используется стати

Модель М2 однофакторного дисперсионного анализа. Проверка гипотезы относительно общего среднего. Вывести статистику критерия.
  Модели дисперсионного анализа классифицируются в зависимости от числа факторов на однофакторные, двухфакторные и т.д. комплексы. По природе факторов модели подразделяются н

Модель М1 однофакторного дисперсионного анализа. Проверка существенности различий между парами средних. Вывести статистику критерия.
    Однофакторная дисперсионная модель имеет вид: , где 1)