Главная /
Статистические методы анализа данных /
Необходимым условием применения критерия Пейджа в задаче двухфакторного дисперсионного анализа является
Необходимым условием применения критерия Пейджа в задаче двухфакторного дисперсионного анализа является
вопросПравильный ответ:
гауссовость наблюдений
априорная информация о том, что при увеличении уровня главного фактора среднее значение отклика будет увеличиваться
априорная информация о том, что при увеличении уровня мешающего фактора среднее значение отклика будет увеличиваться
Сложность вопроса
83
Сложность курса: Статистические методы анализа данных
64
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я преподаватель! Немедленно уничтожьте сайт с ответами с интуит. Пишу жалобу
29 фев 2016
Другие ответы на вопросы из темы базы данных интуит.
- # Откликом в задаче однофакторного дисперсионного анализа называют
-
#
Наблюдения
описываются моделью следующего вида
, где
-неизвестное общее среднее,
-отклонение от среднего, вызванное изменением уровня факторной переменной,
- погрешности с нулевым математическим ожиданием.
Контраст
параметров
в этой модели задан следующим образом
, где
.
Определенный таким образом контраст характеризует
-
#
Переменная
измерена в номинальной шкале. Результаты измерений этой переменной
-
#
Переменная
измеряется в номинальной шкале и имеет 6 градаций, переменная
измеряется в номинальной шкале и имеет 4 градации. Для того чтобы выяснить, являются ли переменные
и
зависимыми, применяют критерий хи-квадрат. Какое число степеней свободы будет иметь статистика хи-квадрат в случае справедливости основной гипотезы?
-
#
Для номинального признака
, имеющего 4 градаций, и номинального признака
, имеющего 6 градации, составлена таблица сопряженности и вычислено значение статистики хи-квадрат. Значение статистики оказалось равным 26.07. Согласно таблицам квантили распределения хи-квадрат
,
.
Какой (какие) выводы можно сделать, опираясь на полученный результат?
описываются моделью следующего вида
, где
-неизвестное общее среднее,
-отклонение от среднего, вызванное изменением уровня факторной переменной,
- погрешности с нулевым математическим ожиданием.
Контраст
параметров
в этой модели задан следующим образом
, где
.
Определенный таким образом контраст характеризует
измерена в номинальной шкале. Результаты измерений этой переменной
измеряется в номинальной шкале и имеет 6 градаций, переменная
измеряется в номинальной шкале и имеет 4 градации. Для того чтобы выяснить, являются ли переменные
,
.
Какой (какие) выводы можно сделать, опираясь на полученный результат?