<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />불균형 게이지 반복성 및 재현성 (GRR) 계산에 대한 도움이 필요합니다.
연산자에 대해 0이라는 값이 있다고 가정합니다. A와 2와 4의 독서 운영자 B. 모든 수치는 동일한 단위로 취해진 다. 내에서 분산을 추정하고 싶습니다. 운영자 및에서의 분산 운영자 에 운영자 , 예상 평균 제곱 (EMS) 방법을 사용합니다.
내가 올바르게 이해했다고 생각하는 것은 다음과 같습니다.
SSE = MSE = (0-0) ^ 2 + (2-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2 = 2
데이터 벡터가 (0,2,4)이고 운영자 평균은 (0,3,3)입니다.
SS 운영자 s = MS 운영자 s = (0-2) ^ 2 + (3-2) ^ 2 + (3-2) ^ 2 = 6
왜냐하면 운영자 평균은 (0,3,3)이며 웅대 한 평균은 (2,2,2)입니다.
SS 합계 = 2 * MS 합계 = (0-2) ^ 2 + (2-2) ^ 2 + (4-2) ^ 2 = 8
벡터는 (0,2,4)이고 웅장한 수단은 (2,2,2)이기 때문입니다.
여기에 내가 이해할 수없는 것이있다. JMP 출력은 평균 제곱의 예상 값을 제공합니다.
E (MSE) = 분산 ( 운영자 에스)
E (MS 운영자 s) = 분산 ( 운영자 s) + (4/3) * 분산 ( 운영자 에 운영자 )
(4/3)의 요인을 어떻게 도출 할 수 있습니까? 그게 어디서 온거야?
아마도 일부 선형 모델 행렬 이론은 내가 지금 놓친 것일까?
Searle 's Variance Components 책에서 적절한 구절을 검토해 보았습니다. 그러나 나는 그것을 따라갈 수 없습니다.
참고 :이 세 가지 판독 값에서이 두 가지 분산 구성 요소를 추정하는 것이 적절한 지 묻는 것은 전혀 아닙니다. 나는 거의 확실하다고 느낍니다. 대신에, 세 가지 독서 예제는 바로 그것입니다 : 간단한 예제에서 나는 (4/3)의 그 인자가 어디서 오는지 알아 내기를 희망합니다.
감사합니다, Joel Dobson
친구가 내가 그 책을 참고하도록 제안했다. 현실적인 접근 방식의 실험 설계 1974 년 버질 앤더슨과 로버트 맥린.
이 책의 대부분을 읽는 데 몇 시간을 보낸 후, 나는 부록 12에 내가 필요한 것을 발견했다. 부록 12의 방법을 사용하여 제곱의 합계의 예상 값을 쓸 수있었습니다. My Expected Mean Squares 결과는 불평형 단방향 무작위 효과 모델에서 EMS 방법을 사용할 때 JMP 소프트웨어에서 제공 한 것과 일치합니다. 이 파생물을 보려면 첨부 된 PDF 파일을 검토하십시오.
이것이 도움이되는지 알려주십시오.
다른 것, 나는이 운동에서 무언가를 배웠다.
감사합니다, Joel Dobson
