Однофакторный дисперсионный анализ корреляционной таблице. Многомерный дисперсионный анализ и структурное моделирование уравнений

Однофакторная дисперсионная модель имеет вид

где Xjj - значение исследуемой переменной, полученной на г-м уровне фактора (г = 1, 2,..., т) су-м порядковым номером (j- 1,2,..., п); /у - эффект, обусловленный влиянием г-го уровня фактора; е^. - случайная компонента, или возмущение, вызванное влиянием неконтролируемых факторов, т.е. вариацией переменной внутри отдельного уровня.

Под уровнем фактора понимается некоторая его мера или состояние, например, количество вносимых удобрений, вид плавки металла или номер партии деталей и т.п.

Основные предпосылки дисперсионного анализа.

1. Математическое ожидание возмущения ? (/ - равно нулю для любых i, т.е.

• 2. Возмущения взаимно независимы.
• 3. Дисперсия возмущения (или переменной Ху) постоянна для любых ij> т.е.

4. Возмущение е# (или переменная Ху) имеет нормальный закон распределения N(0; а 2).

Влияние уровней фактора может быть как фиксированным , или систематическим (модель I), так и случайным (модель II).

Пусть, например, необходимо выяснить, имеются ли существенные различия между партиями изделий по некоторому показателю качества, т.е. проверить влияние на качество одного фактора - партии изделий. Если включить в исследование все партии сырья, то влияние уровня такого фактора систематическое (модель I), а полученные выводы применимы только к тем отдельным партиям, которые привлекались при исследовании; если же включить только отобранную случайно часть партий, то влияние фактора случайное (модель II). В многофакторных комплексах возможна смешанная модель III, в которой одни факторы имеют случайные уровни, а другие - фиксированные.

Рассмотрим эту задачу подробнее. Пусть имеется т партий изделий. Из каждой партии отобрано соответственно п Л, п 2 ,п т изделий (для простоты полагаем, что щ = п 2 =... = п т = п). Значения показателя качества этих изделий представим в виде матрицы наблюдений

Необходимо проверить существенность влияния партий изделий на их качество.

Если полагать, что элементы строк матрицы наблюдений - это численные значения (реализации) случайных величин X t , Х 2 ,..., Х т, выражающих качество изделий и имеющих нормальный закон распределения с математическими ожиданиями соответственно a v а 2 , ..., а т и одинаковыми дисперсиями а 2 , то данная задача сводится к проверке нулевой гипотезы # 0: a v = a 2l = ... = а т,осуществляемой в дисперсионном анализе.

Обозначим усреднение по какому-либо индексу звездочкой (или точкой) вместо индекса, тогда средний показатель качества изделий г’-й партии, или групповая средняя для г-го уровня фактора, примет вид

а общая средняя -

Рассмотрим сумму квадратов отклонений наблюдений от общей средней х„:

или Q = Q, + Q 2 + ?>з Последнее слагаемое

так как сумма отклонений значений переменной от ее средней, т.е. ? 1.г у - х) равна нулю. ) =х

Первое слагаемое можно записать в виде

В результате получим следующее тождество:

т п. _

где Q = Y, X [ х ij _ х„, I 2 - общая, или полная, сумма квадратов отклонений; 7=1

Q, - n^, где к 1; к (п -1) - степени свободы ^ -распределение, 5 и я 7] - ^ -критерий Фишера. Пример 6.1. Двести предположение о том, что фактор скорости предъявления слов влияет на показатели их воспроизведения (данные в таблице рис. 8.1). Последовательность решения: