Дисперсійнийаналіз

Дисперсійний аналіз використовує властивість адитивності дисперсії випадкової величини, що обумовлено дією незалежних факторівДисперсійний аналіз особливо ефективний при вивченні кількох факторів. При цьому для кожного фактору проводиться своя серіяспостережень, що не використовується при вивченнііншихфакторів. Дисперсійнийаналізполягає у виділенні і оцінціокремихфакторів, щовикликаютьзмінудосліджуваноївипадковоївеличини. При цьому проводиться розкладсумарноївибірковоїдисперсіїнаскладові, обумовленінезалежними факторами. Кожна з цихскладових є оцінкоюдисперсіїгенеральноїсукупності. Щобвирішити, чидієвийвпливданого фактору, необхіднооцінитизначимістьвідповідноївибірковоїдисперсії у порівнянні з дисперсієювідтворення, обумовленоювипадковими факторами. Перевірказначимостіоцінокдисперсіїпроводять по критеріюФішера. Коли розрахунковезначеннякритеріюФішеравиявитьсяменшим табличного, то впливдосліджуваного фактору немаєпідставвважатизначимим. В подальшому ми вважаємо, щовиконуютьсянаступніприпущення:

§ випадковіпомилкиспостереженьмаютьнормальнийрозподіл;

§ факторивпливаютьтільки на змінусередніхзначень, а дисперсіяспостереженьзалишаєтьсяпостійною.

Фактори, щорозглядаються в дисперсійномуаналізі, буваютьдвохродів:

§ з випадковимирівнями та

§ з фіксованими.

20/ Логістична залежність відображає залежності S-подібноїформи і можеописуватисьрівняннямФерхюльста: y= +Y_min,

Де у – ознака яка вивчається; y_min– мінімаотне значення ознаки, від якої починається її зміна; Y_max – максимально можливе значення ознаки; Х- періоди часу, у продовж якого ознака змінюєть від мінімального до максимального значення; a,b- коефіцієнти рівняння.

Найчастіше логістична закономірність спостерігається у таких випадках, коли ознака спочатку зростає, а потім за наявності обмежувальних факторів темпу росту зменшується і стабілізуються на фіксованому рівні. Як приклад такого типу залежностей може бути нагромадження з часом об’єму біомаси, динаміка чисельності особин у популяції.

11/Обчисленнякоефіціэнтів регресії - необхідність обчислення коефіцієнтів регресії полягає в тому що з їх використанням можна знайти теоретичні значення залежної ознаки, найбільш теоретично обґрунтованим і і математично опрацьованим є способи для рівняння прямої. 1) Графічний 2)Спочіб вибраних точок. 3) Коефіцієнтом кореляції 4) Спосіб найменших квадратів.

16:Однофакторний і багатофакторний дисперсійний аналіз.:Якщодосліджуэться одного фактора то дисперсійний аналі називається одно факторним, двох і більше багатофакторним. Умови застосування 1) незалежність факторів впливу 2) вибірна генеральна сукупність має формуватись з принципу рендомізації 3)розподіл досліджуваного фактору має як найближче підлягати нормальному.

7. Коефіцієнт детирмінації Даний показник звязку використовується для оцінки залежностей у відносних одиницях, обчислюється на основі коефіцієнта простої кореляції.

d=r²*100%

Значення коефіцієнта детермінаціє 50% - відповідає значенню коефіцієнта кореляції 0.7 і свідчить про наявність тісного зв’язку між ознаками. На практиці використовується для додаткової оцінки зв’язку у відносних одиницях і порівняння ступеня залежності ознак між собою

Поиск по сайту: