DOE : 효과 요약 테이블 (pvalue) 및 모수 추정치 (prob> | t |)에서 귀무 가설 검정은 무엇입니까?안녕하세요,
누군가가 효과 요약 및 모수 추정 테이블에서 null / 대체 가설 검정을 이해하도록 도와 줄 수 있습니까?
방정식으로 설명하는 문서가 있습니까?
감사
해석학데이터 테이블암사슴Re : DOE : 효과 요약 테이블 (pvalue) 및 모수 추정치 (prob> | t |)에서 귀무 가설 검정은 무엇입니까?과도하게 단순화 할 위험이 있지만 귀무 가설은 "효과 없음"또는 "차이 없음"이라는 입장을 취하기 때문에 NULL입니다. 매개 변수 효과의 경우, 이는 귀무 가설이 "이 요인이 효과가 없음"임을 의미하며, 이는 "이 효과에 대한 매개 변수 추정값이 0과 같습니다"를 의미합니다.
대립 가설은 Null의 반대입니다. 따라서 "이 모수 추정치는 0과 다릅니다."
Re : DOE : 효과 요약 테이블 (pvalue) 및 모수 추정치 (prob> | t |)에서 귀무 가설 검정은 무엇입니까?안녕하세요,
혼란 스러워요.
1) 효과 요약의 가설 테스트와 매개 변수 추정이 "효과 없음"을 테스트하는 것처럼 보입니다.
내 질문:
1)이 두 검정에 대한 t- 검정 방정식은 무엇입니까?
2)이 두 가지 유형의 가설 검정에 대해
-효과 요약 가설 (Pvalue)
-모수 추정치 (Prob> | t |)
Re : DOE : 효과 요약 테이블 (pvalue) 및 모수 추정치 (prob> | t |)에서 귀무 가설 검정은 무엇입니까?일반적으로 유의성 검정 (p- 값)은 귀무 가설을 기각하거나 기각하지 않는 검정입니다. p- 값은 유형 1 또는 알파 오류 (Null이 참인 경우 Null 거부)의 관련 확률입니다. 이러한 검정은 서로 다른 관련 확률 분포 (예 : t, F, 카이 제곱 등)를 사용하여 서로 다른 통계에 대해 수행 할 수 있습니다. Parameter Estimates는 모델 및 Prob> | t |의 계수를보고합니다. 계산 된 t 비율 (추정 / 표준 오차)보다 큰 값이 우연히 만 존재할 수있는 확률입니다 (실제로는 확률 분포의 영역,이 경우 계산 된 테스트 통계를 초과하는 학생의 t- 분포). 효과 검정은 계산 된 F 비율 (평균 제곱 효과 / 평균 제곱 오차)을 동일한 방식으로 사용합니다. Prob> F는 p입니다. 강도 계산 된 F-Ratio보다 큰 값은 우연히 만 존재할 수 있습니다 (즉, 효과가 0 일 때).
이 그림은 계산되는 내용을 그래픽으로 명확하게 보여줄 수 있습니다.
Re : DOE : 효과 요약 테이블 (pvalue) 및 모수 추정치 (prob> | t |)에서 귀무 가설 검정은 무엇입니까?안녕,
효과 요약에서 P 값과 관련된 "평균 제곱 효과 / 평균 제곱 오류"를 여전히 얻지 못합니다.
첨부 파일을 참고 해주십시오. 이것은 효과 요약 테이블의 P 값입니다. 개별 효과의 pvalue가 어떻게 계산되는지 이해하도록 도와 주실 수 있습니까?
