Елементи однофакторного дисперсійного аналізу за Фішером
Лекція № 7
Для самостійного вивчення.
Література
1. Митков А. Л., Кардашевский С. В. Статистические методы в сельхозмашиностроении. – М.: Машиностроение, 1978.– 360 с.
2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. Пособие для втузов. Изд-е 5-е, перераб и доп., М., "Высш. Школа", 1977.
3. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. М.: Высшая школа,1977 г.
4. Гласс Дж. Стэнли. Статистические методы в педагогике и психологии. Перев. с англ. Изд-во „Прогресс”, -М., 1976/
5. Boneau C. A. “The effects of violations of assumptions underlying the t-test”. Psychological Bulletin, 57 (1960), 49-64.
6. Levenbe H. Robust test for equality of variances, contributions to probability and statistics. – Stanford University Press, 1960, p. 278-292.
7.1 Поняття про дисперсійний аналіз
7.2 Передумови та постановка задачі однофакторного дисперсійного аналізу в контексті перевірки статистичної гіпотези щодо рівності математичних сподівань багатьох вибірок
7.3 Загальна, факторна та залишкова суми квадратів відхилень та зв’язок між ними
7.4 Загальна, факторна та залишкова дисперсії
7.5 Алгоритм однофакторного дисперсійного аналізу за Фішером. Приклад.
7.6 Оцінка впливу фактора. Методи множинних порівнянь Шеффе та Тьюкі*
7.1 Поняття про дисперсійний аналіз [2]
1. Нехай генеральні сукупності мають нормальне розподілення і мають однакову, хоча і невідому дисперсію. Математичні сподівання також невідомі, але можуть бути різними. Необхідно при заданому рівні значимості перевірити нульову гіпотезу:
.
2. (Задача щодо однорідності вибірок). Маємо з вибірок. Дисперсії вибірок однакові за припущенням. Якщо дисперсійний аналіз покаже, що математичні сподівання однакові, то вибірки можна об’єднати в одну і таким чином отримати більшу інформацію щодо випадкової величини.
Подібні задачі вирішуються шляхом аналізу і порівняння дисперсій.