Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Ut ad processum producendum stabiliendum et ad qualitatem altam et ad cedentem perveniatur, necesse est ut factores qui qualitatem producti afficiunt analysi et ea quae significant momentum habent cognoscant multa experimenta et analysin et proventus comparant, regulas quaerentes. Modus utendi mathematicis statisticis ad analysim examinis et pervidendi gradum influxus cuiuslibet factoris in eventibus, Analysis De Variance dicitur, quae ANOVA scripta est.

Proventus probationes vocantur indices, condiciones quae investigari possunt et temperari in probatione dicuntur factorum vel factorum, et status factorum planities appellatur. Secundum numerum factorum dividi potest in: analysin unius factoris variationis et analysis analysis variae.

Tabula contentorum

1. unus-modo analysis discordantium

1.1 exemplar Mathematicum

1.2 Statistical analysis

1.3 Variance analysis table

1.4 Matlab implementation

(I) Libratum data

(II) datae libratae

1.5 Comparationes multiplices

2. Duo-analysis factor discordans

2.1 Mathematica exemplum

2.2 Duo-factor analysis discordantium sine commercio effectus

Edit 2.3 Duo-modo ANOVA in commercio effectus

2.4 Matlab implementation

---

1. unus-modo analysis discordantium

Tantum considera ictum unius factoris A in indicem sollicitudinis, plures gradus A capere, et plura experimenta in unoquoque gradu agere opus est ex eventibus experimentalibus colligere utrum elementum A notabilem ictum in indice habeat, hoc est, an notabilis differentia sit in indice quando A gradus diversos accipit. A indicat signum in aliquo gradu quasi temere variabile. Iudicans utrum notabilis differentia sit in indicator cum A diversis gradibus aequivalet ut probetur an media plurium incolarum sint aequalia.

1.1 exemplar Mathematicum

1.2 Statistical analysis

Ex additione distributionis chi-quadratae;

1.3 Variance analysis table

Sensus campester plerumque usus est in analysis discordans est: tolleα = 0.01, rejice H0, dicentes influxum factoris A (vel differentiam inter utrumque gradum A) esse valde significantem;α = 0.01ne repudies H0, sed accipeα = 0.05 rejice H0, et dicunt influxum factoris A esse significantem;α = 0.05 , H0 non reprobatur, et factor A dicitur momenti nullum significantem habere.

1.4 Matlab implementation

Mandatum pro uno modo analysi dissidentes in Matlab statistica toolbox est anoval . Si numerus notitiarum in utroque coetu aequalis est, notitia librata dicitur. Si in utroque coetu numerus notitiarum non est aequalis, notitia inaequalis dicitur.

(I) Libratum data

Ritus tractandi librata data est: p=anoval(x)

reditus valorem pprobabile est, si p> αaccipere, cum H0 , x est data matrix ipsius m×r, et quaelibet columna ipsius x est aequalis notitiae (capacitas specimen in quovis gradu ni = m). Praeterea, variatio mensae et machinae arcae output sunt.

Exemplum:

x=[256 254 250 248 236 
 242 330 277 280 252 
 280 290 230 305 220 
 298 295 302 289 252]; 
p=anova1(x) 

Inventum est p = 0.1109 >α = 0.05, ideo hypothesis nulla repudiari nequeat, et H0 accipiatur, hoc est, nulla notabilis differentia in fructibus opificum 5 .

Mensa variantis respondet columnis 1~4 analysis factoris variae tabulae supra. 15)=0.8891=1 -p.

Arca machinalis notas productivitatis 5 laborantis ostendit.

(II) datae libratae

Usus ad tractandum inaequalis notitia est: p=anova1(x, group)

x vector est, et notitia a 1st sodalitate ad rth globi disposita est;

Exemplum:

clc,clear;
x=[1620 1580 1460 1500 
 1670 1600 1540 1550 
 1700 1640 1620 1610 
 1750 1720 1680 1800]; 
x=[x(1:4),x(16),x(5:8),x(9:11),x(12:15)]; 
g=[ones(1,5),2*ones(1,4),3*ones(1,3),4*ones(1,4)]; 
p=anova1(x,g) 

Adeptus: p=0.0331<0.05, notabile discrimen est in vita bulbi lucidi a pluribus processibus factis.

 

1.5 Comparationes multiplices

In luce bulbi problema vitae, ut discernamus processus significantes differentias in vita bulbi luminis, primum medium cuiusque notitiae computamus;

Tametsi A1 maximum valorem medium habeat, multae comparationes requiruntur ad determinandum an insigniter ab aliis diversum sit. Fere multae comparationes par sapienter requirunt comparationem omnium populorum ad differentias earum resolvendas. Numerus comparationes minui potest secundum circumstantias specificas problematis.

clc,clear;
x=[1620 1580 1460 1500 
 1670 1600 1540 1550 
 1700 1640 1620 1610 
 1750 1720 1680 1800]; 
x=[x(1:4),x(16),x(5:8),x(9:11),x(12:15)]; 
g=[ones(1,5),2*ones(1,4),3*ones(1,3),4*ones(1,4)]; 
[p,t,st]=anova1(x,g) 
[c,m,h,nms] = multcompare(st); 
[nms num2cell(m)] 

2. Duo-analysis factor discordans

Si vis considerare impulsum duorum factorum A et B in indicem, A et B in plures gradus divide, plures probationes pro unoquoque gradu complexionis perducere, analysin variam in notitia consecuta agunt, et proba an duo factores significantes habeant. incidat in indicem , vel ad ulteriora explorandum oportet utrum duae factores significantem effectum interactivum in indicator.

2.1 Mathematica exemplum

2.2 Duo-factor analysis discordantium sine commercio effectus

Si praeiudicari potest nullum esse commercium inter duas res ab experientia vel aliqua analysi, singula experimentorum iterari non oportet;

t = 1, processus valde facilior est.

 

Duo mensa ANOVA factor effectus sine commercio:

2.3 Duo-factor analysis discordans in commercio effectus

Duo mensa ANOVA elementum commercium effectus:

2.4 Matlab implementation

Utere anova2 in instrumento statistico ad duo analysin analysin quae variatur perficienda.

Praeceptum est;p=anova2(x,reps)

Inter eos, notitia in diversis columnis x, unius factoris mutationes repraesentant, et notitia in diversis ordinibus varias alterius factoris repraesentant. Si in unaquaque columna biremium ("unitas") plus quam unum valorem observationis habet, modulus reps adhibetur ad indicandas varias pittacium variarum plurium observationum valorum pro quolibet "unitate", hoc est, reps numerum dat. iterata experimenta, t.

x=[58.2 56.2 65.3 
49.1 54.1 51.6 
60.1 70.9 39.2 
75.8 58.2 48.7]; 
[p,t,st]=anova2(x) 

Impetratum p=0.4491 0,7387 ostendit differentias inter varias fuels et varias impulsus impulsum in eminus erucae notabilem habere.

clc,clear 
x0=[58.2,52.6 56.2,41.2 65.3,60.8 
49.1,42.8 54.1,50.5 51.6,48.4 
60.1,58.3 70.9,73.2 39.2,40.7 
75.8,71.5 58.2,51.0 48.7,41.4]; 
x1=x0(:,1:2:5);x2=x0(:,2:2:6); 
for i=1:4 
 x(2*i-1,:)=x1(i,:); 
 x(2*i,:)=x2(i,:); 
end 
[p,t,st]=anova2(x,2)

Inventum est p=0.0035 0.026 0.0001, omnes minus quam 0.05, ergo aequalium mediorum hypothesis repudiari potest. Id est, significantes differentias in iugis diversorum fuelum (factorum A) et diversorum trusores (factorum B), et commercium etiam significantes.