Funktionsdauer von Batterien in Abhängigkeit des verwendeten Materials und der Umgebungstemperatur
|
|
- Ποδαργη Βενιζέλος
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Beispiel: Funktionsdauer von Batterien in Abhängigkeit des verwendeten aterials und der Umgebungstemperatur emp. = 15 emp. = 70 emp. = aterial aterial aterial > battery.df <- read.table(file="c:\\daten\\battery.txt", header =) > attach(battery.df) > battery.df hours > [1] [26] Levels: > [1] [26] Levels: > is.vector() [1] FALSE > is.factor() [1] RUE arcus Hudec
2 Deskriptive Analysen > mean.mat <- tapply(hours, list(, ), mean) > > mean.mat <- cbind(mean.mat, apply(mean.mat, 1, mean)) > mean.mat <- rbind(mean.mat, apply(mean.mat, 2, mean)) > mean.mat par(mfrow=c(1,2)) plot(hours~ +) hours hours plot.design(hours ~ +, ylim=c(60,160)) plot.design(hours ~ +, ylim=c(60,160), fun=median) arcus Hudec
3 mean of hours Factors median of hours Factors arcus Hudec
4 interaction.plot(,, hours, ylim=c(20,160)) win.graph() interaction.plot(,, hours, median, ylim=c(20,160)) win.graph() interaction.plot(,, hours, ylim=c(20,160)) win.graph() interaction.plot(,, hours, median, ylim=c(20,160)) mean of hours arcus Hudec
5 median of hours mean of hours arcus Hudec
6 median of hours arcus Hudec
7 Allgemeine Datenstruktur: Zwei Faktoren A und B mit a und b verschiedenen Kategorien A1 A2 Ai Aa B1 B2 Bj Bb y 111 y 11n11 y.1 y.2 y ij1 y ijnij y. j y.b y 1. y 2. y i. y a. y.. i = 1,, a j = 1,, b Wichtigster Spezialfall: n ij = const.=n y = µ + α + β + ( αβ) + ε = µ + ε ijk i j ij ijk ij ijk E( y ) = µ = µ + α + β + ( αβ) ijk ij i j ij ε α = 0 β = 0 ( αβ) = ( αβ) = 0 i j ij ij i j i j 2 ijk N(0, σ ) B1 B2 Bj Bb A1 A2 y 11 y 1. y 2. Ai y ij y i. Aa y.1 y.2 y ab y. j y.b y a. y.. arcus Hudec
8 Varianzanalytische Zerlegung: Source of Sum of degrees of ean Squares Variation Squares freedom reatment A SSA a-1 SA=SSA/(a-1) reatment B SSB b-1 SB=SSB/(b-1) AB Interaction SSAB (a-1)(b-1) SAB=SSAB/((a-1)(b-1)) Error SSE ab(n-1). SE=SSE/k(n-1) otal SS abn-1 k SSA = bn ( y y ) i= 1 i... k 2 SSAB = n ( yij y.. ) SSA SSB i= 1 SS = ( y y ) i j k ijk k SSB = an ( y y ) i= 1. j.. SSE = ( y y ) i j k ijk 2 ij 2 > contrasts() > contrasts() arcus Hudec
9 > model.matrix(hours~*) (Intercept) :2 3:2 2:3 3: arcus Hudec
10 > fit.treat.add<-aov(hours~+) > > summary(fit.treat.add) Df Sum Sq ean Sq F value Pr(>F) e-06 *** ** Residuals Signif. codes: 0 `***' `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1 > anova(fit.treat.add) Analysis of Variance able Response: hours Df Sum Sq ean Sq F value Pr(>F) e-06 *** ** Residuals Signif. codes: 0 `***' `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1 > coefficients(fit.treat.add) (Intercept) > tapply(fitted(fit.treat.add), list(,), mean) > interaction.plot(,, fitted(fit.treat.add)) arcus Hudec
11 mean of fitted(fit.treat.add) Effekt der Orthogonalität: > aov(hours~+) Call: aov(formula = hours ~ + ) erms: Residuals Sum of Squares Deg. of Freedom Residual standard error: Estimated effects may be unbalanced > aov(hours~+) Call: aov(formula = hours ~ + ) erms: Residuals Sum of Squares Deg. of Freedom arcus Hudec
12 > aov(hours~) Call: aov(formula = hours ~ ) erms: Residuals Sum of Squares Deg. of Freedom 2 33 Residual standard error: Estimated effects may be unbalanced > aov(hours~) Call: aov(formula = hours ~ ) erms: Residuals Sum of Squares Deg. of Freedom 2 33 Residual standard error: Estimated effects may be unbalanced > Schätzung mit Interaktionseffekten > fit.treat<-aov(hours~*) > summary(fit.treat) Df Sum Sq ean Sq F value Pr(>F) e-07 *** ** : * Residuals Signif. codes: 0 `***' `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1 > anova(fit.treat) Analysis of Variance able Response: hours Df Sum Sq ean Sq F value Pr(>F) e-07 *** ** : * Residuals Signif. codes: 0 `***' `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1 arcus Hudec
13 > coefficients(fit.treat) (Intercept) : :2 2:3 3: > tapply(fitted(fit.treat), list(,), mean) > interaction.plot(,, fitted(fit.treat)) > mean of fitted(fit.treat) > options(contrasts=c("contr.sum", "contr.poly")) > > contrasts() [,1] [,2] > contrasts() [,1] [,2] arcus Hudec
14 > model.matrix(hours~*) (Intercept) :1 2:1 1:2 2: > fit.sum<-aov(hours~*) > summary(fit.sum) Df Sum Sq ean Sq F value Pr(>F) e-07 *** ** : * Residuals Signif. codes: 0 `***' `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1 arcus Hudec
15 > anova(fit.sum) Analysis of Variance able Response: hours Df Sum Sq ean Sq F value Pr(>F) e-07 *** ** : * Residuals Signif. codes: 0 `***' `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1 > coefficients(fit.sum) (Intercept) : :1 1:2 2: > options(contrasts=c("contr.helmert", "contr.poly")) > contrasts() [,1] [,2] > contrasts() [,1] [,2] arcus Hudec
16 > tapply(fitted(fit.treat), list(,), mean) > model.tables(fit.treat) ables of effects rep rep : rep rep rep > model.tables(fit.sum) ables of effects rep rep : rep rep rep > arcus Hudec
Ανάλυση της ιακύµανσης
Κεφάλαιο 9 Ανάλυση της ιακύµανσης Η ανάλυση της διακύµανσης είναι µια από τις πλέον σηµαντικές µεθόδους για ανάλυση δεδοµένων. Η µέθοδος αυτή αναφέρετε στη διαµέριση του συνολικού αθροίσµατος τετραγώνων
Διαβάστε περισσότεραη π 2 /3 χ 2 χ 2 t k Y 0/0, 0/1,..., 3/3 π 1, π 2,..., π k k k 1 β ij Y I i = 1,..., I p (X i = x i1,..., x ip ) Y i J (j = 1,..., J) x i Y i = j π j (x i ) x i π j (x i ) x (n 1 (x),..., n J (x))
Διαβάστε περισσότεραΓραμμική. Παλινδρόμηση. με την R
Γραμμική Παλινδρόμηση με την R Δεδομένα των Sams και Shadman (1986) Για τη μελέτη απόδοσης σε φυσικό αέριο κοιτασμάτων άνθρακα έγινε ένα πείραμα στο οποίο μετρήθηκε η απόδοση (y) σε σχέση με την περιεκτικότητα
Διαβάστε περισσότεραΓραµµική Παλινδρόµηση
Κεφάλαιο 8 Γραµµική Παλινδρόµηση Η γραµµική παλινδρόµηση είναι ένα από τα πιο σηµαντικά ϑέµατα της Στατιστική ϑεωρείας. Στη συνέχεια αυτή η πολύ γνωστή µεθοδολογία ϑα αναπτυχθεί στην R µέσω των τύπων για
Διαβάστε περισσότεραAbstract ] [ Lawley Hotelling Trace).statigraph. Hotel ling s trace
(( )) Analysis of variance of the model general linear multivariate approved ((form balanced)) error retailers analyze the contrast of the model general linear single variable-based.. /... / / ] B ( /
Διαβάστε περισσότεραWan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1
Linear Regression A Short Course on Data Analysis Using R Software (2017) Wan Nor Arifin (wnarifin@usm.my), Universiti Sains Malaysia Website: sites.google.com/site/wnarifin Wan Nor Arifin under the Creative
Διαβάστε περισσότεραΛογιστική Παλινδρόµηση
Κεφάλαιο 10 Λογιστική Παλινδρόµηση Στο κεφάλαιο αυτό ϑα δούµε την µέθοδο της λογιστικής παλινδρόµησης η οποία χρησιµεύει στο να αναπτύξουµε σχέση µίας δίτιµης ανεξάρτητης τυχαίας µετα- ϐλητής και συνεχών
Διαβάστε περισσότεραSTAT 511 Solutions to Homework 5 Spring 2004
STAT 5 Solutions to Homework 5 Spring 004. Use data set particle.txt. (a) > particle full summary(full)
Διαβάστε περισσότεραΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ
ΜΕΜ264: Εφαρμοσμένη Στατιστική 1 ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ 1. Σε μελέτη της επίδρασης γεωργικών χημικών στην προσρόφηση ιζημάτων και εδάφους, δίνονται στον πιο κάτω πίνακα 13 δεδομένα για το δείκτη
Διαβάστε περισσότεραWan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1
Poisson Regression A Short Course on Data Analysis Using R Software (2017) Wan Nor Arifin (wnarifin@usm.my), Universiti Sains Malaysia Website: sites.google.com/site/wnarifin Wan Nor Arifin under the Creative
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση διακύμανσης (Μέρος 3 ο ) 7/4/2017
Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 3 ο ) 7/4/2017 2 α x b Παραγοντικό Πείραμα (1) Όταν θέλουμε να μελετήσουμε την επίδραση (στη μεταβλητή απόφασης) δύο παραγόντων, έστω Α και Β, με α στάθμες ο Α και b στάθμες
Διαβάστε περισσότεραΠλήρεις Οµάδες σε Ελεύθερη ιάταξη
Πλήρεις Οµάδες σε Ελεύθερη ιάταξη ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας Viola adorata Πλήρεις Οµάδες σε Ελεύθερη ιάταξη (Randomized Complete-block Design- RCBD) Παράδειγµα
Διαβάστε περισσότεραNested and split plot designs. Κατςιλζροσ Αναςτάςιοσ
Nested and split plot designs Κατςιλζροσ Αναςτάςιοσ 017 ΙΕΡΑΡΧΙΚΟΙ ΧΕΔΙΑΜΟΙ (nested design) Σε οριςμζνα παραγοντικά πειράματα, τα επίπεδα ενόσ παράγοντα (π.χ. Β) είναι παρόμοια αλλά όχι όμοια για τα διαφορετικά
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 28 Μαρτίου /36
Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπιστήμιο Κρήτης 28 Μαρτίου 2017 1/36 Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Σε αρκετά προβλήματα η μεταβλητή απόκρισης
Διαβάστε περισσότεραBiostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
Διαβάστε περισσότεραΤο TEX στο χώρο της στατιστικής: η δύναμη του ελεύθερου λογισμικού
eutypon20-revised 2008/5/20 10:15 page 37 #41 Εὔτυπον, τεῦχοςë20 Ἀπρίλιος/April 2008 37 Το TEX στο χώρο της στατιστικής: η δύναμη του ελεύθερου λογισμικού Ιωάννης Κ. Δημάκος Πανεπιστήμιο Πατρών Παιδαγωγικό
Διαβάστε περισσότερα1.1 t Rikon * --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 *
Copyright (c) 004,005 Hidetoshi Shimodaira 1.. 1 1.1 t- 004-10-1 11:4:14 shimo Rikon 0.108355 0.04978.51 0.016136 * --- Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05. 0.1 1 Residual standard error: 0.03808
Διαβάστε περισσότερα8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες
8. Ανάλυση Διασποράς ως προς δύο παράγοντες Ανάλυση Διασποράς ως προς δύο παράγοντες Παραγοντική Ανάλυση διασποράς-factorial Analsis of Variance Α, Β δύο παράγοντες κ: στάθμες (επίπεδα) του παράγοντα Α
Διαβάστε περισσότεραΥΠΗΡΕΣΙΕΣ ΠΡΟΣΩΠΙΚΟΥ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΑΠΟΔΟΣΗΣ ΚΑΙ ΣΤΕΛΕΧΩΣΗ
ΥΠΗΡΕΣΙΕΣ ΠΡΟΣΩΠΙΚΟΥ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΑΠΟΔΟΣΗΣ ΚΑΙ ΣΤΕΛΕΧΩΣΗ ΚΑΤΑΛΟΓΟΣ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΟΥ ΤΕΣΤ ΙΚΑΝΟΤΗΤΩΝ ΓΙΑ ΤΙΣ ΘΕΣΕΙΣ ΩΡΟΜΙΣΘΙΟΥ ΠΡΟΣΩΠΙΚΟΥ ΒΟΗΘΟΙ ΤΗΛΕΞΥΠΗΡΕΤΗΣΗΣ (ΑΡ. ΠΡΟΚΗΡΥΞΗΣ: 2/2017) (ΛΕΥΚΩΣΙΑ
Διαβάστε περισσότεραΣχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων. Α.-Γ. Σταφυλοπάτης.
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων Α.-Γ. Σταφυλοπάτης Πειράματα Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες
Διαβάστε περισσότεραΓενικευµένα Γραµµικά Μοντέλα
Σηµειώσεις για το εργαστήριο υπολογιστών για το µάθηµα Γενικευµένα Γραµµικά Μοντέλα. Μέρος δεύτερο: Γενικευµένα Γραµµικά Μοντέλα στην SPLUS Οι σηµειώσεις γράφτηκαν από το Γιώργο Τζουγά, υποψήφιο διδάκτορα
Διαβάστε περισσότεραSzabolcs Sofalvi, M.S., D-ABFT-FT Cleveland, Ohio
Statistical Tools for SWGTOX Method Validation of 11 Benzodiazepines in Whole Blood by SPE and GC/MS Szabolcs Sofalvi, M.S., D-ABFT-FT Cleveland, Ohio Disclaimer Neither I nor any member of my immediate
Διαβάστε περισσότερα2. ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΠΑΚΕΤΩΝ ΣΤΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ
2. ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΠΑΚΕΤΩΝ ΣΤΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Η χρησιμοποίηση των τεχνικών της παλινδρόμησης για την επίλυση πρακτικών προβλημάτων έχει διευκολύνει εξαιρετικά από την χρήση διαφόρων στατιστικών
Διαβάστε περισσότεραΕπιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata
One-way ANOVA µε το SPSS Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata To call in a statistician after the experiment is
Διαβάστε περισσότερα[2] T.S.G. Peiris and R.O. Thattil, An Alternative Model to Estimate Solar Radiation
References [1] B.V.R. Punyawardena and Don Kulasiri, Stochastic Simulation of Solar Radiation from Sunshine Duration in Srilanka [2] T.S.G. Peiris and R.O. Thattil, An Alternative Model to Estimate Solar
Διαβάστε περισσότερα(i) Περιγραφική ανάλυση των μεταβλητών PRICE
Με τις εντολές > data fdata names(fdata)=c("price", "SQFT",
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην Ανάλυση Διακύμανσης
Εισαγωγή στην Ανάλυση Διακύμανσης 1 Η Ανάλυση Διακύμανσης Από τα πιο συχνά χρησιμοποιούμενα στατιστικά κριτήρια στην κοινωνική έρευνα Γιατί; 1. Ενώ αναφέρεται σε διαφορές μέσων όρων, όπως και το κριτήριο
Διαβάστε περισσότεραΕΙ Η ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ. ΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ (Simple Linear Regression) ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ (Regression) ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ.
ΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ (Smple Lear Regresso) Να κατανοηθεί η έννοια της παλινδρόµησης Ποιες οι προϋποθέσεις για να εφαρµοσθεί η γραµµική παλινδρόµηση; Τι είναι το γραµµικό µοντέλο και πως εκτιµούνται
Διαβάστε περισσότεραΑν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.
ΣΤ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (ANALYSIS OF VARIANCE - ANOVA) ΣΤ 1. Ανάλυση ιασποράς κατά µία κατεύθυνση. Όπως έχουµε δει στη παράγραφο Β 2, όταν θέλουµε να ελέγξουµε, αν η µέση τιµή µιας ποσοτικής µεταβλητής διαφέρει
Διαβάστε περισσότεραΓεωργικοί Πειραµατισµοί Χωριστού Σχεδίου: Οµάδες µε Υποοµάδες (Split-plot plot designs) ρ. Γεώργιος Μενεξές
Γεωργικοί Πειραµατισµοί Χωριστού Σχεδίου: Οµάδες µε Υποοµάδες (Split-plot plot designs) Επιστηµονική Επιµέλεια: ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας Εργαστήριο Γεωργίας
Διαβάστε περισσότερα519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008
.. ( ) 2008 519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ;. : -, 2008. 38 c. ( ) STATISTICA.,. STATISTICA.,. 519.22(07.07),.., 2008.., 2008., 2008 2 ... 4 1...5...5 2...14...14 3...27...27 3 ,, -. " ", :,,,... STATISTICA.,,,.
Διαβάστε περισσότερα8. Ανάλυση Διασποράς ως προς. δύο παράγοντες
8. Ανάλυση Διασποράς ως προς δύο παράγοντες Ανάλυση Διασποράς ως προς δύο παράγοντες Α, Β δύο παράγοντες κ: στάθμες (επίπεδα) του παράγοντα Α λ: στάθμες (επίπεδα) του παράγοντα Β κ λ : πειραματικές συνθήκες
Διαβάστε περισσότεραOptimizing Microwave-assisted Extraction Process for Paprika Red Pigments Using Response Surface Methodology
2012 34 2 382-387 http / /xuebao. jxau. edu. cn Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis E - mail ndxb7775@ sina. com 212018 105 W 42 2 min 0. 631 TS202. 3 A 1000-2286 2012 02-0382 - 06 Optimizing
Διαβάστε περισσότερα3 Regressionsmodelle für Zähldaten
Übung zur Vorlesung Kategoriale Daten Blatt 6 Gerhard Tutz, Moritz Berger WiSe 15/16 3 Regressionsmodelle für Zähldaten Aufgabe 21 Analyse des Datensatz bike bike
Διαβάστε περισσότεραΕνότητα 3: Ανάλυση Διακύμανσης κατά ένα παράγοντα One-Way ANOVA
ΕΘΝΙΚΟ ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ - ΙΑΤΡΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΝΕΥΡΟΑΝΑΤΟΜΙΑ» «Βιοστατιστική, Μεθοδολογία και Συγγραφή Επιστημονικής Μελέτης» Ενότητα 3: One-Way ANOVA
Διαβάστε περισσότερα5.1 logistic regresssion Chris Parrish July 3, 2016
5.1 logistic regresssion Chris Parrish July 3, 2016 Contents logistic regression model 1 1992 vote 1 data..................................................... 1 model....................................................
Διαβάστε περισσότεραStatistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review
Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample
Διαβάστε περισσότεραFORMULAS FOR STATISTICS 1
FORMULAS FOR STATISTICS 1 X = 1 n Sample statistics X i or x = 1 n x i (sample mean) S 2 = 1 n 1 s 2 = 1 n 1 (X i X) 2 = 1 n 1 (x i x) 2 = 1 n 1 Xi 2 n n 1 X 2 x 2 i n n 1 x 2 or (sample variance) E(X)
Διαβάστε περισσότεραα + α+ α! (=+9 [1] ι «Analyze-Regression-Linear». «Dependent» ι η η η!ηη ι «Independent(s)» η!ηη. # ι ι ι!η " ι ιηη, ι!" ι ηιι. 1 SPSS ι η η ι ιηη ι η
# η &, ε ε 007, ιη Pearson r "η η ι ι ι η ι!ι ι ι η ι η!ηη ι ι!ηη. η ι ιηη ι" η ι!"ι 0 ι η ( α ι ι α η 9 ( ι ι / + -predctor varable). * ι ι ι ι η ι ι ι!ηη η "ι ι ι ι!ηη η ι ι η η ι 'ι ι ι (η ) ι η ( "
Διαβάστε περισσότεραTABLES AND FORMULAS FOR MOORE Basic Practice of Statistics
TABLES AND FORMULAS FOR MOORE Basic Practice of Statistics Exploring Data: Distributions Look for overall pattern (shape, center, spread) and deviations (outliers). Mean (use a calculator): x = x 1 + x
Διαβάστε περισσότεραΈλεγχος υποθέσεων ΙI ANOVA
Έλεγχος υποθέσεων ΙI ANOVA Μοντέλα στην Επιστήμη Τροφίμων 532Ε Τομέας Επιστήμης & Τεχνολογίας Τροφίμων Έλεγχος υποθέσεων Συνεχή δεδομένα z-test Student s test (t-test) Ανάλυση παραλλακτικότητας ή ανάλυση
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R
Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R, Επίκουρος Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Εφαρμογών, Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Περιεχόμενα Εισαγωγή στη
Διαβάστε περισσότεραΆσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F
Άσκηση 0, σελ. 9 από το βιβλίο «Μοντέλα Αξιοπιστίας και Επιβίωσης» της Χ. Καρώνη (i) Αρχικά, εισάγουμε τα δεδομένα στο minitab δημιουργώντας δύο μεταβλητές: τη x για τον άτυπο όγκο και την y για τον τυπικό
Διαβάστε περισσότεραΠαράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.
Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει ενός επαναλαμβανόμενου και ενός ανεξάρτητου παράγοντα (Ανάλυση διακύμανσης για εξαρτημένα δείγματα ως προς δύο παράγοντες,
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένη Στατιστική
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Εφαρμοσμένη Στατιστική Ανάλυση διακύμανσης Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Κωνσταντίνος Μπλέκας Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση ποσοτικών δεδομένων. ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 ΔΙΟΙΚΗΣΗ & ΚΟΙΝΩΝΙΚΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΤΗΝ ΤΟΞΙΚΟΕΞΆΡΤΗΣΗ Dr. Ρέμος Αρμάος
Ανάλυση ποσοτικών δεδομένων ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 ΔΙΟΙΚΗΣΗ & ΚΟΙΝΩΝΙΚΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΤΗΝ ΤΟΞΙΚΟΕΞΆΡΤΗΣΗ Dr. Ρέμος Αρμάος Εισαγωγή στη στατιστική Στατιστική: σύνολο αρχών και μεθοδολογιών που χρησιμοποιούνται για:
Διαβάστε περισσότερα8. ΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Ι
8. ΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Ι Απλή γραμμική παλινδρόμηση είναι μία στατιστική μέθοδος που χρησιμοποιείται για τη μελέτη της σχέσης μεταξύ δύο ποσοτικών μεταβλητών εκ των οποίων μία είναι η ανεξάρτητη
Διαβάστε περισσότεραο),,),--,ο< $ι ιι!η ι ηι ι ιι ιι t (t-test): ι ι η ι ι. $ι ι η ι ι ι 2 x s ι ι η η ιη ι η η SE x
η &, ε ε 007!# # # ι, ι, η ιι ι ι ι ι η (.. ι, η ι η, ι & ι!ι η 50, ι ηιη 000 ι, ι, ',!,! )!η. (, ηι, ι ι ι ι "!η. #, ι "ι!η ι, ηι, ι ι ι η. ι, ι ι, ' ι ι ι η ι ι ι ι # ι ι ι ι ι 7. ο),,),--,ο< $ι ιι!η
Διαβάστε περισσότεραDOUGLAS FIR BEETLE TRAP-SUPPRESSION STUDY STATISTICAL REPORT
DOUGLAS FIR BEETLE TRAP-SUPPRESSION STUDY STATISTICAL REPORT Prepared for Dr. Robert Progar U.S. Forest Service Forest Sciences Laboratory Corvallis, Oregon January 2005 By Greg Brenner Pacific Analytics
Διαβάστε περισσότεραrs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â
rs r r â t át r st tíst P Ó P ã t r r r â ã t r r P Ó P r sã rs r s t à r çã rs r st tíst r q s t r r t çã r r st tíst r t r ú r s r ú r â rs r r â t át r çã rs r st tíst 1 r r 1 ss rt q çã st tr sã
Διαβάστε περισσότεραQueensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies
Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206
Διαβάστε περισσότεραΠαράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.
Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ περισσότερων από δύο δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει δύο ανεξάρτητων παραγόντων (Ανάλυση διακύμανσης για ανεξάρτητα δείγματα ως προς περισσότερους
Διαβάστε περισσότεραΕργασία. στα. Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα
Εργασία στα Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα Μ. Παρζακώνης ΜΕΣ/ 06015 Ο παρακάτω πίνακας δίνει τα αποτελέσματα 800 αιτήσεων για δάνειο σε μία τράπεζα. Ο πίνακας παρουσιάζει τον αριθμό των δανείων που εγκρίθηκαν,
Διαβάστε περισσότερα$ι ιι η ι ι!η ηι ι ANOVA. To ANOVA ι ι ι η η η ιη (Analysis of Variance). * ι! ι ι ι ι ι η ιη. ;, ι ι ι! η ιι ηιη ι ι!η ι η η ιη ι ι η ι η.
η &, 7!# v # $ι ιι η ι ι!η ηι ι ANOVA. To ANOVA ι ι ι η η η ιη (Analysis of Variance). * ι! ι ι ι ι ι η ιη. ;, ι ι ι! η ιι ηιη ι ι!η ι η η ιη ι ι η ι η. - ι% ιι* ι' F ι ι ι% MS F MS between within MS MS
Διαβάστε περισσότεραΠαραγοντικοί χεδιαςμοί. Κατςιλζροσ Αναςτάςιοσ
Παραγοντικοί χεδιαςμοί Κατςιλζροσ Αναςτάςιοσ 07 ΠΑΡΑΓΟΝΣΙΚΑ ΠΕΙΡΑΜΑΣΑ (factorial experiments) Ωσ παράγοντασ ορίηεται το είδοσ τθσ πειραματικισ επζμβαςθσ που εφαρμόηεται ςτο πείραμα και επίπεδο ο αρικμόσ
Διαβάστε περισσότεραΜη Παραµετρική Παλινδρόµηση
Κεφάλαιο 18 Μη Παραµετρική Παλινδρόµηση Το παραδοσιακό παραµετρικό µοντέλο δίνεται από την εξίσωση y i = f(β, x i ) + ε i, όπου β = (β 1,..., β p ) το διάνυσµα των παραµέτρων που ϑα εκτιµηθούν, και x i
Διαβάστε περισσότεραAppendix A3. Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS Mean Square
Appendix A3 Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS F Value Pr > F Model 107 374.68 3.50 8573.07
Διαβάστε περισσότεραΜενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο
Παράδειγμα 1 Ο παρακάτω πίνακας δίνει τις πωλήσεις (ζήτηση) ενός προϊόντος Υ (σε κιλά) από το delicatessen μιας περιοχής και τις αντίστοιχες τιμές Χ του προϊόντος (σε ευρώ ανά κιλό) για μια ορισμένη χρονική
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R
Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R, Αναπληρωτής Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Εφαρμογών, Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Περιεχόμενα Εισαγωγή
Διαβάστε περισσότεραΤυχαιοποιηµένοι Πλήρως Σχεδιασµοί κατά Μπλοκ (Randomized Complete Block Design)
Τυχαιοποιηµένοι Πλήρως Σχεδιασµοί κατά Μπλοκ (Randomized Comlete Block Design) Σε κάθε πείραµα, η µεταβλητότητα που προκύπτει από έναν ενοχλητικό παράγοντα (nuisance factor), µπορεί να έχει αντίκτυπο στα
Διαβάστε περισσότεραStandardized Coefficients t Sig.
Στο αρχείο δεδομένων dummy1.sav καταγράφονται τα χρόνια εμπειρίας (exprnc), το επίπεδο μόρφωσης (educ), οι αρμοδιότητες (mgt) και ο μισθός (salary) 46 υπαλλήλων. Να βρεθεί ένα μοντέλο πρόβλεψης του μισθού
Διαβάστε περισσότεραΕπιχειρηματικές Προβλέψεις: Μέθοδοι & Τεχνικές Γραμμική Παλινδρόμηση Διάλεξη 10
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μονάδα Προβλέψεων & Στρατηγικής Forecasting & Strategy Unit Γραμμική Παλινδρόμηση Διάλεξη 10 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση
Διαβάστε περισσότεραSupplementary figures
A Supplementary figures a) DMT.BG2 0.87 0.87 0.72 20 40 60 80 100 DMT.EG2 0.93 0.85 20 40 60 80 EMT.MG3 0.85 0 20 40 60 80 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 20 40 60 80 EMT.G6 DMT/EMT b) EG2 0.92 0.85 5
Διαβάστε περισσότεραCopyright is owned by the Author of the thesis. Permission is given for a copy to be downloaded by an individual for the purpose of research and
Copyright is owned by the Author of the thesis. Permission is given for a copy to be downloaded by an individual for the purpose of research and private study only. The thesis may not be reproduced elsewhere
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 7. Παλινδρόµηση
ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 7. Παλινδρόµηση Γενικά Επέκταση της έννοιας της συσχέτισης: Πώς µπορούµε να προβλέπουµε τη µια µεταβλητή από την άλλη; Απλή παλινδρόµηση (simple regression): Κατασκευή µοντέλου πρόβλεψης
Διαβάστε περισσότεραModern Regression HW #8 Solutions
36-40 Modern Regression HW #8 Solutions Problem [25 points] (a) DUE: /0/207 at 3PM This is still a linear regression model the simplest possible one. That being the case, the solution we derived before
Διαβάστε περισσότεραΣύγκριση Συνδυασµένων Παραγόντων
Σύγκριση Συνδυασµένων Παραγόντων Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata Παραγοντικά Πειράµατα (Factorial Experiments)
Διαβάστε περισσότερα1. Εισαγωγή...σελ Δεδομένα της εργασίας...σελ Μεθοδολογία...σελ Ανάλυση των δεδομένων.σελ Συγκριτικά αποτελέσματα..σελ.
Περιεχόμενα 1. Εισαγωγή...σελ. 2 2. Δεδομένα της εργασίας......σελ. 3 3. Μεθοδολογία......σελ. 6 4. Ανάλυση των δεδομένων.σελ.13 5. Συγκριτικά αποτελέσματα..σελ.20 6. Συμπεράσματα.....σελ.20 7. Παράρτημα
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ,
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ, -- Άσκηση. Δίνονται τα παρακάτω δεδομένα 5 7 8 9 5 X 8 5 5 5 9 7 Y. 5.. 7..7.7.9.. 5.... 8.. α) Να γίνει το διάγραμμα διασποράς β) εξετάστε τα μοντέλα Υ = β + β Χ + ε, (linear),
Διαβάστε περισσότεραΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ. Παιεάο Δπζηξάηηνο
ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ Παιεάο Δπζηξάηηνο ΑΘΗΝΑ 2014 1 ΠΔΡΙΔΥΟΜΔΝΑ 1) Δηζαγσγή 2) Πεξηγξαθηθή Αλάιπζε 3) ρέζεηο Μεηαβιεηώλ αλά 2 4) Πξνβιεπηηθά / Δξκελεπηηθά Μνληέια
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΕΝΟΤΗΤΕΣ 1. ΓΕΝΙΚΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ 2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ 3. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΗΣ ΠΡΟΟΔΕΥΤΙΚΗΣ ΠΡΟΣΘΗΚΗΣ
Διαβάστε περισσότερα9.1 Introduction 9.2 Lags in the Error Term: Autocorrelation 9.3 Estimating an AR(1) Error Model 9.4 Testing for Autocorrelation 9.
9.1 Inroducion 9.2 Lags in he Error Term: Auocorrelaion 9.3 Esimaing an AR(1) Error Model 9.4 Tesing for Auocorrelaion 9.5 An Inroducion o Forecasing: Auoregressive Models 9.6 Finie Disribued Lags 9.7
Διαβάστε περισσότεραΑπλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή
Απλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata Εισαγωγή Ανάλυση Παλινδρόµησης και Συσχέτιση Απλή
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Information 1.
Supplementary Information 1. Fig. S1. Correlations between litter-derived-c and N (percent of initial input) and Al-/Fe- (hydr)oxides dissolved by ammonium oxalate (AO); a) 0 10 cm; b) 10 20 cm; c) 20
Διαβάστε περισσότεραStatistical Inference
Statistical Inference ANOVA - Nonparametric Statistics Sonia Malefaki Department of Mechanical Engineering & Aeronautics University of Patras, Greece. : 2610 997673, : smalefaki@upatras.gr March 14, 2017
Διαβάστε περισσότεραΠαράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.
Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ περισσότερων από δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει ενός επαναλαμβανόμενου παράγοντα (Ανάλυση διακύμανσης για εξαρτημένα δείγματα ως
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην Ανάλυση Συνδιακύμανσης (Analysis of Covariance, ANCOVA)
Εισαγωγή στην Ανάλυση Συνδιακύμανσης (nalysis of Covariance, NCOV) Βασίλης Παυλόπουλος Λέκτορας Διαπολιτισμικής Ψυχολογίας Τομέας Ψυχολογίας, Πανεπιστήμιο Αθηνών vpavlop@psych.uoa.gr http://www.psych.uoa.gr/~vpavlop
Διαβάστε περισσότερα+ ε βελτιώνει ουσιαστικά το προηγούμενο (β 3 = 0;) 2. Εξετάστε ποιο από τα παρακάτω τρία μοντέλα:
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ, 6-5-0 Άσκηση 8. Δίνονται οι παρακάτω 0 παρατηρήσεις (πίνακας Α) με βάση τις οποίες θέλουμε να δημιουργήσουμε ένα γραμμικό μοντέλο για την πρόβλεψη της Υ μέσω των ανεξάρτητων μεταβλητών
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 15. Παραγοντική ανάλυση διακύµανσης. Παραγοντική
Κεφάλαιο 15 Παραγοντική ανάλυση διακύµανσης 1 Παραγοντική ανάλυση διακύµανσης Παραµετρικό στατιστικό κριτήριο για τη µελέτη των επιδράσεων περισσότερων από µια ανεξάρτητων µεταβλητών στην εξαρτηµένη καθώς
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΤΗΣ ΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ (ΑΝOVA)
ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΗΣ ΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ (ΑΝOVA). Εισαγωγή Η ανάλυση της διακύμανσης (ANalysis Of VAriance ANOVA) είναι μια στατιστική μεθόδος με την οποία η μεταβλητότητα που υπάρχει σ ένα σύνολο δεδομένων διασπάται στις
Διαβάστε περισσότεραModeling heteroskedasticity: GARCH modeling Hedibert Freitas Lopes 5/28/2018
Modeling heteroskedasticity: GARCH modeling Hedibert Freitas Lopes 5/28/2018 Glossary of ARCH models Bollerslev wrote the article Glossary to ARCH (2010) which lists several families of ARCH models. You
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Βιολέττα Δάλλα Τµήµα Οικονοµικών Επιστηµών Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών 1 Εισαγωγή Οικονοµετρία (Econometrics) είναι ο τοµέας της Οικονοµικής επιστήµης που περιγράφει και αναλύει
Διαβάστε περισσότεραΠροσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού
Προσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας Viola adorata Σκηνή Πρώτη Ερωτήσεις Σωστού-Λάθους (µέρος Ι). Ο µέσος όρος
Διαβάστε περισσότεραΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ. ΕΝΟΤΗΤΑ: Άλγεβρα των Πινάκων (1) ΔΙΔΑΣΚΩΝ: Βλάμος Παναγιώτης ΙΟΝΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ
ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ ΕΝΟΤΗΤΑ: Άλγεβρα των Πινάκων (1) ΙΟΝΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: Βλάμος Παναγιώτης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons
Διαβάστε περισσότεραLampiran 1 Output SPSS MODEL I
67 Variables Entered/Removed(b) Lampiran 1 Output SPSS MODEL I Model Variables Entered Variables Removed Method 1 CFO, ACCOTHER, ACCPAID, ACCDEPAMOR,. Enter ACCREC, ACCINV(a) a All requested variables
Διαβάστε περισσότεραAPPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 1 Table I Summary of Common Probability Distributions 2 Table II Cumulative Standard Normal Distribution Table III Percentage Points, 2 of the Chi-Squared
Διαβάστε περισσότεραΧαρακτηριστικά της ανάλυσης διασποράς. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (One-way analysis of variance)
ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (Oe-way aalysis of variace) Να γίνει µια εισαγωγή στη µεθοδολογία της ανάλυσης > δειγµάτων Να εφαρµοσθεί και να κατανοηθεί η ανάλυση διασποράς µε ένα παράγοντα. Να κατανοηθεί η χρήση των
Διαβάστε περισσότεραMÉTHODES ET EXERCICES
J.-M. MONIER I G. HABERER I C. LARDON MATHS PCSI PTSI MÉTHODES ET EXERCICES 4 e édition Création graphique de la couverture : Hokus Pokus Créations Dunod, 2018 11 rue Paul Bert, 92240 Malakoff www.dunod.com
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση Διακύμανσης. Ι. Κ. Δημητρίου
Ανάλυση Διακύμανσης Ι. Κ. Δημητρίου Να κάνετε πολλά παραδείγματα και για να κατανοήσετε την Ανάλυση Διακύμανσης (ΑΝΑΔΙΑ) ή Analysis of Variance (ANOVA). Ακόμη, να κοιτάξετε περιπτώσεις εφαρμογής. 3 Εισαγωγή
Διαβάστε περισσότερα5. ΤΟ ΓΕΝΙΚΟ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΜΟΝΤΕΛΟ (GENERAL LINEAR MODEL) 5.1 Εναλλακτικά μοντέλα του απλού γραμμικού μοντέλου: Το εκθετικό μοντέλο
5. ΤΟ ΓΕΝΙΚΟ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΜΟΝΤΕΛΟ (GENERAL LINEAR MODEL) 5.1 Εναλλακτικά μοντέλα του απλού γραμμικού μοντέλου: Το εκθετικό μοντέλο Ένα εναλλακτικό μοντέλο της απλής γραμμικής παλινδρόμησης (που χρησιμοποιήθηκε
Διαβάστε περισσότεραΠλήρως Τυχαιοποιηµένο Σχέδιο
Πλήρως Τυχαιοποιηµένο Σχέδιο Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata Πλήρως Τυχαιοποιηµένο Σχέδιο (Completely Randomized
Διαβάστε περισσότεραDirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional Data in R
DirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional Data in R Marco J. Maier Wirtschaftsuniversität Wien Abstract Full R Code for Maier, M. J. (2014). DirichletReg: Dirichlet Regression for Compositional
Διαβάστε περισσότεραCompletely Randomized Design
Vio ar a t a d o l a Completely Randomized Design 21 (, 2008,. 103). 10,. 10,. =0,05. (Experimental Design): ( ) (Factors): 1 ( ) (Levels) ( ): 10. (Replications)) (n):( 10 ( ): 100 : (Balanced),. (Depended
Διαβάστε περισσότεραΕκτίµηση Μη-Γραµµικών Μοντέλων
Κεφάλαιο 16 Εκτίµηση Μη-Γραµµικών Μοντέλων 16.1 Περιγραφή των εδοµένων Τα δεδοµένα που ϑα χρησιµοποιηθούν στο κεφάλαιο αυτό λήφθηκαν από µια δοκιµή µε δέκτη-ορµονών σχετικά µε τον όγκο στο στήθος στους
Διαβάστε περισσότεραREGRESSION ANALYSIS OF LICHEN DATA FROM THE ATHABASCA OIL SANDS REGION
REGRESSION ANALYSIS OF LICHEN DATA FROM THE ATHABASCA OIL SANDS REGION STATISTICAL REPORT Prepared for Shanti Berryman Woods Buffalo Environmental Association Moab, Utah May 2003 by Pacific Analytics PO
Διαβάστε περισσότεραΣΥΣΧΕΤΙΣΗ & ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ
ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ & ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Για να προσδιορίσουμε την ύπαρξη σχέσης μεταξύ μεταβλητών, χρησιμοποιούμε την ανάλυση συσχέτισης. Για να προβλέψουμε την τιμή μιας μεταβλητής (εξαρτημένη μεταβλητή) με τη βοήθεια
Διαβάστε περισσότερα1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α. DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm
HASIL PENELITIAN 1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm NO KADAR ( pg/ml) ABSORBANSI 1. 0 0.055 2. 15.6 0.207 3. 31.5 0.368 4. 62.5 0.624
Διαβάστε περισσότεραAppendix A. Final IPO sample Date Stock Offering Price Closing Change Berry Index Ad Hoc-Berry index Indutrade AB 65 73,25 12,69% 0,8392
Appendix A. Final IPO sample Date Stock Offering Price Closing Change Berry Index Ad Hoc-Berry index 2005-10-05 Indutrade AB 65 73,25 12,69% 0,8392 0,775887574 2005-10-06 Hemtex AB 56 61 8,93% 0 0 2005-11-08
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 8. Ανάλυση διασποράς (ANOVA)
ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 8. Ανάλυση διασποράς (ANOVA) Γενικά Επέκταση της σύγκρισης µέσων τιµών µεταβλητής ανάµεσα σε 2 δείγµατα (οµάδες ήστάθµες): Σύγκριση πολλών δειγµάτων (K>2) µαζί Σχέση ανάµεσα σε µια ποσοτική
Διαβάστε περισσότεραΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 13. Συμπεράσματα για τη σύγκριση δύο πληθυσμών
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ
Διαβάστε περισσότερα