선형모형 방법론(SAS/ STAT - 분산분석)
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작성일 22-11-14 00:51
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하면 안된다
이유> 모든 귀무가설이 사실인데도 불구하고 적어도 하나이상의 귀무가설을 기각할 오류의 최대값
⇒ 1 － 모든 귀무가설이 사실일 때 모든 귀무가설을 채택할 확률
＝ 1－ P(Accept | true)∙P(Accept | true)∙ … ∙
P(Accept | true)
＝ 1－(1－α)(1－α)…(1－α)＝1－(實驗(실험)오류율)
α＝0.05 (비교오류률)
유의수준이 90%로 나타나 최대實驗(실험)오류율이 너무 크게 나온다.
레포트/공학기술
설명
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Vs not
7. 다중 비교
Vs not
두 표본검정을 해보면 : 검정해야 할 쌍이 많다.
∙CER : 비교 오류율(Comparisonwise Error Rate)
∙EERC : 완전 귀무 가설 하의 實驗(실험) 오류율(Experimentwise Error Rate under Compets )
∙EERP : 부분 귀무 가설 하의 實驗(실험) 오류율(Experimentwise Error Rate under Partial )
∙MEER : 최대 實驗(실험) 오류율(Maximum Experimentwise Error Rate)
이들 중, MEER 은 귀무 가설의 종류에 무관하게 결정된다 이표본 검정으로 다중 비교를 하는 것은 CER을 조절하는 것이다. 따라서 위와 같은 식으로 검정을 하면 안된다
그러면 대략 α＝0.0xxx
이렇게 해도 또 문제가 발생 : 잘 기각하지 않는다. 무식한 방법이다. 하면 안된다. 분산 分析(분석)표를 이용한 검정은 다중 비교는 아니지만 EERC를 조절하는 예이다. 무식한 방법이다. 특히, 이표본 검정에서 비교하려는 두 모average(평균)에 대한 표본 크기 …(To be continued )
7. 다중 비교
두 표본검정을 해보면 : 검정해야 할 쌍이 많다. 무식한 방법이다.,공학기술,레포트
선형모형 방법론(SAS/ STAT - 분산분석)
이유> ...
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순서
7. 다중 비교 Vs not 두 표본검정을 해보면 : 검정해야 할 쌍이 많다.
⑴ 쌍별 비교(Pairwise Comparisons)
이 비교법은 한번에 두 개씩의 모average(평균)들이 같은지 다른지를 검정하는 방법으로 이표본 검정이 기초적인 예이다. 하면 안된다.
