Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Analysis of variance and covariance
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Artykuł dostępny w postaci pełnego tekstu - kliknij by otworzyć plik
Content available

Approximate sums of squares in analysis of variance

100%
PL
.
EN
Consider the two-way crossed classification model, in which there are a levels of the factor A, b levels of the factor B and nij observations y(i,j,k), k=1,⋯,n(i,j), for the (i,j)th cell, i=1,⋯,a, j=1,⋯,b. The sum of squares for testing interactions in this model can be written as Q=∑(i,j)n(i,j)(y(i,j,⋅)/n(i,j)−y(i,⋅,⋅)/n(i,⋅)−y(⋅,j,⋅)/n(j,⋅)+y(⋅,⋅,⋅)/n(⋅,⋅))^2, where y(i,j,⋅)=∑(k)y(i,j,k), y(i,⋅,⋅)=∑(j)y(i,j,⋅), y(⋅,j,⋅)=∑(i)y(i,j,⋅), y(⋅,⋅,⋅)=∑(i)y(i,⋅,⋅), n(i,⋅)=∑(j)n(i,j), n(⋅,j)=∑(i)n(i,j) and n(⋅,⋅)=∑(i)n(i,⋅). It is well known that if the numbers of observations are proportional, i.e., if (1) n(i,j)=n(i,⋅)n(⋅,j)/n(⋅,⋅) for all i=1,⋯,a and j=1,⋯,b, then the quadratic form Q(0)=∑(i,j)y(i,j,⋅)^2/n(i,j)−∑(i)y(i,⋅,⋅)^2/n(i,⋅)−∑(j)y^2(⋅,j,⋅)/n(⋅,j)+y^2(⋅,⋅,⋅)/n(⋅,⋅) is nonnegative definite, being then identical with Q. The author proves the converse of this implication; he shows that the nonnegative definiteness of Q0 implies the proportionality condition (1). He considers a similar problem also for the case of the three-way crossed classification model.
PL
Rozważane jest zagadnienie testowania wielu hipotez w analizie doświadczenia, w którym każda jednostka doświadczalna obserwowana jest ze względu na p wyróżnionych zmiennych. Zmienne te mogą przedstawiać różne cechy lub tę samą cechę obserwowaną róznych warunkach pomiarowych; mogą także przedstawiać różne cechy i różne warunki pomiarowe.
EN
The article contains no abstract
3
100%
PL
W pracy rozważany jest model analizy kowariancji z wieloma zmiennymi towarzyszącymi w układzie pojedynczo rozszczepionych jednostek eksperymentalnych ze skorelowanymi efektami błędów. Uwzględnione zostały dwa rodzaje współczynników regresji (dla jednostek pierwszego i drugiego rzędu) zmiennej głównej względem zmiennych towarzyszących. Rozważany jest model losowy (efekty czynników A i B są zmiennymi losowymi) i modele mieszane (efekty A lub B stałe), przy czym w każdym przypadku efekty replikacji są traktowane jako zmienne losowe.
EN
From the introduction: "We consider a model for the analysis of covariance with many concomitant variables in a system of individually split-plot design with correlated error effects. We consider two types of regression coefficients (for first- and second-order plots) of the principal variable in relation to the concomitant variables. We consider the random model (the effects of factors A and B are random variables) and mixed models (the effects of A or B are constant), and in each case the effects of replication are treated as random variables.''
4
100%
PL
.
EN
In the paper the theory of quadratic estimation of variance components in linear models and its applications are presented. In the presentation of the theory the coordinate-free approach is used. The applications concern estimation of variance components in general linear regression model and its special cases. The problem of admissibility of quadratic estimates in mixed linear models with two variance components is considered separately.
5
Artykuł dostępny w postaci pełnego tekstu - kliknij by otworzyć plik
Content available

Robust estimation of variance components

63%
PL
.
EN
In gaussian linear models with known matrices covariance, the problem of robust estimation of a given linear function f of variance components is considered. An estimator of robust is constructed which is the most stable (most model-robust) to changes of the kurtosis of the original distributions.
PL
.
EN
The author studies the classical analysis of variance problem under nonnormal distributions involving a location parameter (so that these distributions really do not involve an unknown variance). The quadratic function in the analysis of variance decomposition is replaced by a convex even function w, and the asymptotic distribution of the corresponding test statistic under the null hypothesis is found to be a chi-squared distribution. Several specific choices of w are considered in detail.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.