The effects of correlated data and correction procedures for f-test in unbalanced two way model
Author
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 7, Issue 2 (31 Oct. 2010), pp.13-28, 16 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2010-10-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
16
Main Subjects
Topics
Abstract AR
إن استقلالية المشاهدات تعتبر أحد الفروض الأساسية في جدول تحليل التباين.
حيث تتضمن كون حدود الأخطاء في النموذج متغيرات مستقلة و يكون توزيعها متماثل و تتبع التوزيع الطبيعي بمعدلات صفرية و تباينات متجانسة.
في هذه الدراسة تم توضيح تأثير عدم استقلالية البيانات في تحليل التباين لنموذج ثابت ذي اتجاهين غير متوازن متشعب كما تم تطوير طريقة لتعديل التباين لهذه المشاهدات المرتبطة.
هذا يعني أن حدود الأخطاء تكون مترابطة و سنسلط الضوء على تأثير إزالة شرط الاستقلالية على اختبار الفرضيات و ذلك بواسطة حساب توقع معدل مجموع المربعات للأخطاء، و كذلك للمعالجات في هذا النموذج و تصحيح الإحصاء F لاختبار تأثيرات العامل.
لهذا نفترض نموذجا جميع القياسات فيه تمتلك نفس التباين σ2 و مصفوفة التباين المشترك تتمتع ببنية معرفة كما يلي : كل زوج من القياسات التي تأتي من : (1) تكرارات مختلفة و لكن من نفس الوحدة.
(2) وحدات جزئية مختلفة بنفس الوحدة.
(3) وحدات مختلفة لها تباين σ2ρ3, σ 2 ρ 2, σ 2 ρ 1 على التوالي.
Abstract EN
Independence of observations is one of the standard assumption in analysis of Variance (ANOVA) table.
Where the error terms in the model are independent, identically distributed normal variables with null means and homogeneous variances.
In this paper investigate the effect of dependence of observations in ANOVA for unbalanced 2-way nested fixed model and developing a method for adjusting it.
When the error terms are correlated and focus on the effects of departures from independence assumptions on hypothesis testing by determining the expect mean squares for errors as well as treatments for this model and correcting the F statistics for testing the factor effect.
The model considered is one in which all measurements have same variance a2 , and the covariance matrix enjoy a structure defined as follows : every pair of measurements comes from : i) The same experimental observation and the same experimental unit ; ii) Different experimental observation, but in the same experimental unit; ii) Different experimental unit; has covariance o ^ pl,c / p2 and o2 / ^ respectively.
American Psychological Association (APA)
Kababchi, Ivan S.. 2010. The effects of correlated data and correction procedures for f-test in unbalanced two way model. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 7, no. 2, pp.13-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-253480
Modern Language Association (MLA)
Kababchi, Ivan S.. The effects of correlated data and correction procedures for f-test in unbalanced two way model. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 7, no. 2 (2010), pp.13-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-253480
American Medical Association (AMA)
Kababchi, Ivan S.. The effects of correlated data and correction procedures for f-test in unbalanced two way model. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2010. Vol. 7, no. 2, pp.13-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-253480
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 28
Record ID
BIM-253480