1 / 18

Dissenys jeràrquics

Dissenys jeràrquics. Llicenciatura de Biologia Disseny d’Experiments i Anàlisi de Dades Jordi Ocaña Rebull. Contingut. Concepte Cas de dos factors Models estadístics: factors fixos, aleatoris i mixtos Descomposició de la suma de quadrats Quadrats mitjans, esperances i ANOVA

media
Download Presentation

Dissenys jeràrquics

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Dissenys jeràrquics Llicenciatura de Biologia Disseny d’Experiments i Anàlisi de Dades Jordi Ocaña Rebull

  2. Contingut • Concepte • Cas de dos factors • Models estadístics: factors fixos, aleatoris i mixtos • Descomposició de la suma de quadrats • Quadrats mitjans, esperances i ANOVA • Altres anàlisis: estimació, verificació de condicions • Cas de tres factors • Models estadístics • Descomposició de la suma de quadrats • Esperances dels quadrats mitjans

  3. Concepte de disseny niat o jeràrquic • Disseny multifactorial al qual els nivells d’un factor són similars però no idèntics per cada nivell d’un altre factor. • Criteri: B jeràrquicament dins A si per cada nivell d’A podem canviar arbitràriament la numeració dels nivells de B:

  4. Model estadísticdos factors fixos jeràrquics • Cas totalment balancejat, però pot haver-hi manca de balanceig a qualsevol nivell jeràrquic. • No hi ha interaccions, no tenen sentit en no haver-hi creuament entre factors.

  5. Model estadísticdos factors, cas mixt i totalment aleatori • Model mixt, A fix, B aleatori: • Model mixt: • Model amb dos factors aleatoris: En tots els casos suposem independència entre aquestes v.a.

  6. Descomposició de la suma de quadratscomú a tots els models (f. fixos, mixtos, …) • SST = SSA + SSB(A) + SSE, on:

  7. Esperances dels quadrats mitjans

  8. Proves F pels diversos contrastos

  9. Altres anàlisis d’interès • Estimació puntual dels paràmetres: • Anàlisi dels residus: • Estimació dels components de la variància:

  10. Model amb tres factors fixos

  11. Model mixt: A i B fixos, C aleatori

  12. Model mixt: A fix, B i C aleatoris

  13. Model amb tres factors aleatoris

  14. Descomposició de la suma de quadrats(comú a tots els dissenys anteriors)

  15. Model amb tres factors fixosesperances dels quadrats mitjans

  16. Model mixt: A i B fixos, C aleatoriesperances dels quadrats mitjans

  17. Model mixt: A fix, B i C aleatorisesperances dels quadrats mitjans

  18. Model amb tres factors aleatoris esperances dels quadrats mitjans

More Related