Значимость - линейный эффект
Cтраница 1
Значимость линейных эффектов проверяют по критерию Фишера. [1]
 |
Дисперсионный анализ латинского квадрата ( без повторения опытов. [2] |
Значимость линейных эффектов проверяется по критерию Фишера как обычно. Тогда следует приступить к пункту 14 этой схемы. Если же проверка по F-критерию не дала положительных результатов, то пункт 13 является последним в статистическом анализе. [3]
Значимость линейных эффектов проверяется по критерию Фишера, как обычно. Если линейные эффекты оказываются незначимыми, то интерпретировать этот факт можно двояко: а) факторы не оказывают существенного влияния на процесс; б) экспериментальные данные не могут быть представлены линейной моделью, и гипотеза об отсутствии эффектов взаимодействия несправедлива. [4]
При этом значимость линейных эффектов может быть легко проверена. Если же линейная модель неадекватна и существуют взаимодействия между факторами, невозможно оценить значимость линейных эффектов, так как все они смешаны с эффектами взаимодействия. В этом случае плодотворным может оказаться выдвижение дополнительных гипотез о незначимости некоторых взаимодействий. [5]
При этом значимость линейных эффектов может быть легко проверена. Если же линейная модель неадекватна и существуют взаимодействия между факторами, невозможно оценить значимость линейных эффектов, так как все они смешаны с эффектами взаимодействия. В этом случае плодотворным может оказаться выдвижение дополнительных гипотез о незначимости некоторых взаимодействий. [6]
Приведенный дисперсионный анализ справедлив в условиях линейной модели. При этом наличие параллельных наблюдений используется только для оценки ошибки опыта. Если эффекты взаимодействия незначимы ( линейная модель), то остаточная дисперсия незначимо отличается от дисперсии случайности, обусловленной ошибкой опыта. При этом значимость линейных эффектов может быть легко проверена. Если же линейная модель неадекватна и существуют взаимодействия между факторами, невозможно оценить значимость линейных эффектов, так как все они смешаны с эффектами взаимодействия. В этом случае плодотворным может оказаться выдвижение дополнительных гипотез о незначимости некоторых взаимодействий. [7]
Приведенный дисперсионный анализ справедлив в условиях линейной модели. При этом наличие параллельных наблюдений используется только для оценки ошибки опыта. Если эффекты взаимодействия незначимы ( линейная модель), то остаточная дисперсия незначимо отличается от дисперсии случайности, обусловленной ошибкой опыта. Если же линейная модель неадекватна и существуют взаимодействия между факторами, невозможно оценить значимость линейных эффектов, так как все они смешаны с эффектами взаимодействия. В этом случае плодотворным может оказаться выдвижение дополнительных гипотез о незначимости некоторых взаимодействий. [8]
Приведенный дисперсионный анализ справедлив в условиях линейной модели. При этом наличие параллельных наблюдений используется только для оценки ошибки опыта. Если эффекты взаимодействия незначимы ( линейная модель), то остаточная дисперсия незначимо отличается от дисперсии случайности, обусловленной ошибкой опыта. При этом значимость линейных эффектов может быть легко проверена. Если же линейная модель неадекватна и существуют взаимодействия между факторами, невозможно оценить значимость линейных эффектов, так как все они смешаны с эффектами взаимодействия. В этом случае плодотворным может оказаться выдвижение дополнительных гипотез о незначимости некоторых взаимодействий. [9]
Страницы: 1