1 / 5

4.3 난괴법 (Randomized Block Design) 이원배치 (two-way) 모수모형 혼합모형 (A 모수 , B 변량 )

4.3 난괴법 (Randomized Block Design) 이원배치 (two-way) 모수모형 혼합모형 (A 모수 , B 변량 ). 블록인자 or 집단인자. 변량인자 블록인 자 : 실험 날짜 , 실험 장소 집단인 자 : 랜덤으로 택한 드럼통 , 로트 (Lot). 실험의 랜덤化 블록인자 B 를 먼저 랜덤하게 선택 후 , 블록내에서 A 를 랜덤하게 택해서 실험 ( 비교 단순 반복 실험 ): 그림 4.3 집단인자인 경우는 completely randomization.

reagan-gutierrez
Download Presentation

4.3 난괴법 (Randomized Block Design) 이원배치 (two-way) 모수모형 혼합모형 (A 모수 , B 변량 )

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. 4.3 난괴법(Randomized Block Design) • 이원배치(two-way) 모수모형 • 혼합모형 (A 모수, B 변량) 블록인자or 집단인자 • 변량인자 • 블록인자 : 실험 날짜, 실험 장소 • 집단인자 : 랜덤으로 택한 드럼통, 로트(Lot) • 실험의 랜덤化 • 블록인자 B를 먼저 랜덤하게 선택 후, 블록내에서A를 랜덤하게 택해서 실험 (비교 단순 반복 실험): 그림4.3 • 집단인자인 경우는 completely randomization

  2. 4.3.1 데이터 구조 단순반복 난괴법 • ANOVA • 이원 배치와 동일

  3. 4.3.2 ANOVA 후 추정 • A의 경우 각 수준 Ai에서 모평균 μ(Ai) 추정 • B의 경우 σB2추정 • σB2추정 • ( 표 4.2 참조) • μ(Ai) 추정 모수인 경우에는 0 CI구하기 위해서

  4. μ(Ai)의 100(1-α)% CI은 • 여기서 (Satterthwaite의 자유도) • A의 두 수준간의 모평균차의 CI은 의 CI는 의 자유도 형태는

  5. 4.5적용 사례 • 계산시 보간법 사용

More Related