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목록이원배치 분산분석 (6)
생각 작업실 The atelier of thinking

Chapter 100. R을 이용한 이원배치 분산분석 이번회차에는 R을 이용하여 반복이 있는 이원배치 분산분석을 정리해보고자 합니다. 1. 데이터 소개 ◈ 예제 : 배터리의 전압 차이 배터리의 최대 전압이 양극의 물질과 설치장소의 온도에 따라 차이가 있는지 알아보고자 합니다. battery Voltage Material Temperature1 130 1 502 155 1 503 74 1 504 180 1 505 34 1 656 40 1 657 80 1..

Chapter 99. 반복이 있는 이원배치 분산분석 III 이원배치 분산분석은 두 개의 설명(독립)변수(요인)가 있는 경우에 적용됩니다. 이 요인들의 각 수준 조합에 대한 종속변수의 평균 차이를 비교합니다.요인(설명변수,독립변수)이 두 개이고 각 처리(수준)에 하나의 관측값(반응변수,종속변수)이 있는 경우 각 요인의 처리 효과를 확인하기 위한 모형을 설정합니다. 반복이 있는 이원배치 분산분석의 모형식은 아래와 같습니다. Yijk=μ+αi+βj+(αβ)ij+ϵijk 각 항은 아래와 같습니다. μ: 전체평균ϵijk: 오차, $\epsilon_{ijk} \sim N(0, \sigm..

Chapter 98. 반복이 있는 이원배치 분산분석 II이원배치 분산분석은 두 개의 설명(독립)변수(요인)가 있는 경우에 적용됩니다. 이 요인들의 각 수준 조합에 대한 종속변수의 평균 차이를 비교합니다. 요인(설명변수,독립변수)이 두 개이고 각 처리(수준)에 하나의 관측값(반응변수,종속변수)이 있는 경우 각 요인의 처리 효과를 확인하기 위한 모형을 설정합니다. 반복이 있는 이원배치 분산분석의 모형식은 아래와 같습니다. Yijk=μ+αi+βj+(αβ)ij+ϵijk 각 항은 아래와 같습니다. μ: 전체평균ϵijk: 오차, $\epsilon_{ijk} \sim N(0, \sigma..

Chapter 96. 반복이 없는 이원배치 분산분석 III 이원배치 분산분석은 두 개의 설명(독립)변수(요인)가 있는 경우에 적용됩니다. 요인(설명변수,독립변수)이 두 개이고 각 처리(수준)에 하나의 관측값(반응변수,종속변수)이 있는 경우 각 요인의 처리효과를 확인하기 위한 모형을 설정합니다. 1. 혼합효과모형 ( Mixed Effect Model ) 혼합효과모형이란 고정효과모형과 변량효과모형의 특성을 혼합한 모형입니다. 이 모형은 하나의 요인은 고정효과로 취급하고 다른 요인은 변량효과로 취급합니다. (1) 모형식 이원배치 분산분석의 모형식은 아래와 같습니다. Yij=μ+αi+βj+ϵij 위 모형에서 요인 A는 고정효과모형을 요인B..

Chapter 95. 반복이 없는 이원배치 분산분석 II 1. 변량효과모형 앞서 일원배치 분산분석와 마찬가지로 변량효과모형은 각 처리 수준의 평균이 모집단에서 무작위로 추출된 것으로 간주합니다. 이 모형은 처리 수준이 랜덤으로 선택되는 경우에 사용됩니다. 변량효과모형은 처리 수준에 대한 일반화된 추론을 하기 위해 사용됩니다. 변량효과모형은 처리 효과가 랜덤으로 추출된 표본이며, 이러한 효과들이 모집단에서 랜덤하게 선택되었다고 가정하는 통계 모형입니다. 즉, 이 모형은 처리 효과를 무작위 효과로 간주하며, 각 처리 수준의 효과가 모집단에서 무작위로 추출되었다고 가정합니다. 고정효과모형이 두 요인의 수준 모두 실험자가 결정하였다면, 변량효과모형은 두 요인의 수준 모두 무작위로 선택되는 것이라 할 수 있습..

Chapter 94. 반복이 없는 이원배치 분산분석 I 1. 고정효과모형 요인이 두 개 이고 각 처리에 하나의 관측값이 있는 경우, 각 요인의 처리효과를 확인하기 위해 고정효과 모형하에서의 통계적 추론을 알아보고자 합니다. 고정효과모형에서는 두 요인 모두 실험자가 결정하는 것을 말합니다. (1) 고정효과 모형식 일원배치 분산분석의 고정효과 모형식은 아래와 같습니다. Yij=μ+(μi−μ)+ϵij=μ+αi+ϵij 이원배치 분산분석의 고정효과 모형은 일원배치 모형을 확장하는 개념이라 할 수 있습니다. Yij=μ+αi+βj+ϵij 각 항은..