Csak nem-szignifikáns próba

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Motiváció a kísérlet előtt Motiváció a kísérlet után Iskolai kötődés a kísérlet előtt Iskolai kötődés a kísérlet után Iskolai kötődés motiváció kontroll.
Advertisements

FOL függvényjelekkel Zsebibaba anyja A 2 harmadik hatványa a oszlopában az első blokk Ezek is nevek, de nem in- konstansok Azért, mert összetettek Predikátum:
Online szabadságtervező, jóváhagyó, nyilvántartó rendszer.
Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika október 20.
Melyik számlaosztályban szerepelnek az alábbiak? a) Szállítók b) Vevők c) Anyagok d) Anyagköltség e) Pénztár f) Árbevétel g) ElÁBÉ h) Forgóeszközhitel.
Vetésforgó tervezése és kivitelezése. Vetésforgó Vetésterv növényi sorrend kialakításához őszi búza250 ha őszi árpa50 ha lucerna ebből új telepítés 300.
Becsléselmélet - gyakorlat október 14.. Példa 1 - Feladatgyűjtemény Egy nagyvállalat személyzeti osztályvezetője azt gyanítja, hogy különbség van.
 Foglalkoztatási programelem támogatása Ft  Szociális Szövetkezet létrehozása  Képzés, foglalkoztatás, gyümölcsültetvény kialakítása  2.
Nem csak szövegszerkeszt ő virtuózoknak Az Open Office.org 2.0 béta verzió Bándliné Utasi Mária Writer.
Paraméteres próbák- konzultáció október 21..
Szervezeteken átnyúló folyamatok biztonsága Harsán Péter szervezőmérnök.
Biztonságos, fenntartható és tiszta energia a Duna-medencében
Munkalapok védelme az Excelben
OPERAFORDÍTÁS – LEHETETLEN KÜLDETÉS?
Tanulószerződés-kötés
Drónok November.
Valószínűségi kísérletek
Adatbázis normalizálás
Becslés gyakorlat november 3.
A Repülésbiztonsági Kockázat
Diszkusszió – Bíró Anikó
Egy üzemben sok gyártósoron gyártanak egy bizonyos elektronikai alkatrészt. Az alkatrészek ellenállását időnként ellenőrzik úgy, hogy egy munkás odamegy.
Egészségügyi közbeszerzések
A mesterséges intelligencia alapjai
Tömörítés.
T.R. Adatbázis-kezelés - Alapfogalmak Adatbázis:
Becsléselmélet - Konzultáció
Hasonlítsuk össze a két legjobbat!
Kockázat és megbízhatóság
Kovács Gergely Péter Egyszerű lekérdezések
A legnagyobb közös osztó
Kérdések és válaszok az előfizetéses rendszerekről
Kvantitatív módszerek
M4 metróvonal beüzemelési folyamatai
Kvantitatív módszerek
Nemparaméteres próbák 2.
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
V. Optimális portfóliók
Bevezetés Az ivóvizek minősége törvényileg szabályozott
INFOÉRA 2006 Véletlenszámok
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
1546. December 14. Dánia – Október 24. Csehország
Az energia.
Egy jegesmedve jókívánságai az Újévre
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Regressziós modellek Regressziószámítás.
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Adatbázis alapfogalmak
Bemutató készítés rejtelmei
AVL fák.
3, u-próba, t-próba Kemometria 2016/2017 3, u-próba, t-próba
1963-ban egy Derinkuyu-i lakos (Kappadókia tartomány, Anatólia közepén, Törökország) egy falat bontott le otthonában és meghökkenve fedezett fel a fal.
Dr. Varga Beatrix egy. docens
Gazdaságinformatikus MSc
Statisztika Érettségi feladatok
Alkalmazott statisztikai alapok
Emlékeztető/Ismétlés
A Delegáció 7 Szintje.
SQL jogosultság-kezelés
Lorenz-görbe dr. Jeney László egyetemi adjunktus
Űrkutatás súlytalanság.
Informatika Oktató: Katona Péter.
Az MKET új stratégiája – Szolgáltató MKET
A geometriai transzformációk
Algoritmusok.
Kód tördelése és a megjelenés
Táblázatkezelés 4. Képletek használata.
Egyenletesen változó mozgás
Előadás másolata:

Csak nem-szignifikáns próba A és C rögzített, B véletlen faktor

Csak szignifikáns próba Két rögzített faktor szerinti keresztosztályozás (például a mérgezéses példa), nincs cellánkénti ismétlés. Az ismétlések hiánya miatt nem jut szabadsági fok az errorra. Emiatt az F-próbákat nem lehet elvégezni. A kölcsönhatást be kell vonnunk az errorba.

Programban: „Main effects ANOVA” ha elfogadjuk lehetséges, ha „biztosan” , mert ha elutasítjuk

A kimutatható hatások nagysága Lorenzen T. J., Anderson, V. L.: Design of experiment. A no-name approach. Marcel Dekker, 1993 nyomán Rögzített faktorokra és kölcsönhatásokra

értékei vannak A táblázatban r-szintes rögzített faktorra, α=0.05, β =0.1 , C a kísérletek száma/a hatás szintjeinek száma

VIII.3. példa Számítsuk ki a kimutatható eltérés nagyságát az előbbi példa C faktorára A rögzített, kétszintes (i =1, 2) B véletlen, négyszintes (j = 1,...,4) C rögzített, háromszintes (k = 1, 2, 3) a 2*4*3-as tervet kétszer megismételjük (l = 1, 2) Az összehasonlításnál (C/BC) a számláló szabadsági foka 3-1=2, a nevezőé 6, a táblázatos érték 3.324, C=48/3=16, vagyis

Ha föltesszük, hogy a BC és ABC kölcsönhatások nem léteznek, akkor is a kimutatható hatás (szórás-szerűen kifejezve) a kísérleti ingadozás szórásának ekkora része.

Véletlen faktorokra és kölcsönhatásokra A táblázatban értékei vannak C a kísérletek száma/a hatás szintjeinek száma

Ha , a kísérleti szórás ennyiszerese kell legyen. VIII.4. példa Számítsuk ki a kimutatható eltérés nagyságát az előbbi példa BC kölcsönhatására A rögzített, kétszintes (i =1, 2) B véletlen, négyszintes (j = 1,...,4) C rögzített, háromszintes (k = 1, 2, 3) a 2*4*3-as tervet kétszer megismételjük (l = 1, 2) Az összehasonlításnál ((BC/ABC) a számláló szabadsági foka (4-1)·(3-1) =6, a nevezőé 6, a táblázatos érték 3.476, C=48/12=4, vagyis vagyis a BC hatás (szórásban kifejezve) az EMS(ABC) gyökének ennyiszerese kell legyen, hogy 90% biztonsággal kimutassuk. Ha , a kísérleti szórás ennyiszerese kell legyen.

technológia kuk.lekvár Penicillin-példa technológia kuk.lekvár Mekkora hatást tudunk kimutatni az eredeti tervvel? (q = 5, p = 1) Mit érnénk azzal, ha egy adag lekvárral 8 kísérletet lehetne elvégezni? (q = 5, p = 2) Mire lenne jó, ha több adag lekvárt használnánk? (q = 6, p = 1) Mire lenne jó, ha kevesebb adag lekvárt használnánk? (q = 4, p = 1)

Eredeti terv: Táblázatból: 3;12 -ra nem tudunk próbát végezni p = 2 terv: Táblázatból: 3;12 Táblázatból: 10(12);20

q = 6 terv: Táblázatból: 3;14(15) -ra nem tudunk próbát végezni q = 4 terv: Táblázatból: 3;8(9) -ra nem tudunk próbát végezni