статистический метод, предназначенный для сравнения многомерных данных, т. е. векторов признаков, в отличие от обычного дисперсионного анализа (одномерного). Требования, предъявленные к наблюдаемым значениям вектора признаков, аналогичны требованиям для одномерного дисперсионного анализа; независимость векторов наблюдений друг от друга, независимость ковариационных матриц различных наблюдений и нормальность закона распространения наблюдаемого вектора признаков. Многомерный дисперсионный анализ тесно связан с дискриминантным и многомерным регрессионным анализом. Наибольшую практическую применимость имеет линейная модель (модель M1) однофакторного комплекса, когда все уровни фактора считаются фиксированными (не случайными). Многомерный дисперсионный анализ используют в многомерном статическом анализе.
Научные статьи на тему «Многомерный дисперсионный анализ»
t-тесты и значительное число иных непараметрических тестов, а также более сложные методы, такие как многомерный... линейный регрессионный анализ, дискриминантный анализ, факторный анализ, кластерный анализ, дисперсионный... анализ, анализ пригодности (анализ надежности) и многомерное шкалирование.... В модуль Advanced Models включены разные методики дисперсионногоанализа (многомерный, с учетом повторных... Проверка осуществляется в виде причинного анализа и анализа траектории.
Выбор сроков сева озимой пшеницы в условиях аридизации климата Орловской области является весьма важным. Это связано с увеличением продолжительности теплого осеннего периода на 2-3 недели со среднесуточной температурой 10-120С и часто с недостатком влаги в почве, в сравнении с рекомендуемыми ранее для зоны сроков сева озимой пшеницы. Посев озимой пшеницы в более поздние сроки увеличивает продолжительность периода подготовки поля, что приводит к росту урожайности и благоприятно сказывается на повышении качества зерна. Посев в более поздние сроки пшеницы сорта Московская 39 обеспечил увеличение натуры, накопление белка и клейковины в зерне на 8-24 г/л, 0,7-1,3% соответственно, повышение урожайности на 0,14-0,33 т/га, в сравнении с рекомендуемым сроком. Из анализа состава однородных подгрупп следует, что варианты сдвига сроков сева на 10, 20 и 40 дней по содержанию клейковины образуют самостоятельные подгруппы, при этом содержание клейковины в опыте со сдвигом на 10 дней выше - 25,0% с...
Замечание 1
Методы однофакторного дисперсионногоанализа — это методы математической статистики... Дисперсионныйанализ является статистическим методом анализа итогов наблюдений, которые зависят от разных... Методы однофакторного дисперсионногоанализаДисперсионныйанализ, при котором выполняется проверка влияния... иначе многомерныйанализ.... Существуют следующие методы дисперсионногоанализа:
Метод по Фишеру (Fisher) или критерий F.
Сбор представленного в работе материала проводился с деревьев Ulmus laevis, произраставших в городских условиях. Исследованы побеговые системы последних шести лет развития основного ствола деревьев, и проведено выделение различных структурно-функциональных типов двулетних побеговых систем (ДПС). Качественная модель ДПС основывается на различии в онтогенетическом развитии побегов, входящих в их состав. Количественное описание ДПС основывается на методах многомерного дисперсионного и дискриминантного анализов. Предлагаемый в работе набор процедур позволяет построить статистическую модель ДПС в виде вектора дискриминантных признаков, отражающего структурно-функциональные взаимодействия первичных признаков морфологического строения побегов различных типов внутри ДПС определенного типа. Обсуждается возможность использования данных векторов при дальнейшем проведении сравнительных исследований структуры ДПС. Библиогр. 24 назв. Ил. 4. Табл. 3.
Creative Commons
Научный журнал
Еще термины по предмету «Автоматизация технологических процессов»
разработка методов и средств автоматизированного составления программ для ЭВМ по данным, представленным на некотором формальном языке. Процесс автоматизации обеспечивается средствами вычислительной техники. Автоматизация программирования способствует повышению эффективности использования ЭВМ в различных сферах их применения, а также повышению производительности труда программиста. В автоматизации программирования можно выделить дна основных тесно связанных направления: разработку языков программирования; разработку методов и средств выполнения на ЭВМ программ, написанных на языках программирования. Применяемые в автоматизации программирования методы и возникающие при этом проблемы определяются особенностями конкретных ЭВМ и, в свою очередь, оказывают существенное влияние на развитие и совершенствование их структуры.
замена ручного труда учебно-статистических работников средствами вычислительной и организационной техники. Механизация позволяет устранить или снизить степень непосредственного участия человека в осуществлении ряда технических операций при обработке статистических данных. При этом возрастают быстрота, точность, надежность и экономичность выполнения статистических работ. Существуют две формы механизации статистических работ: частичная и комплексная.
