실험설계/일원배치법8 CRD with subsampling ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com ※ prerequisite 실험설계 개요 및 용어 정리 일원배치 분산분석(One-way Anova)의 원리 오차항의 분산 추정과 EMS 지금까지는 실험단위(EU : experimental unit)와 관찰단위(obsevational unit)가 동일한 자료들만 살펴보았다. 실험단위와 관찰단위가 동일하지 않은 경우가 있으며, 이런 경우를 일컬어 CRD with subsampling(부표집을 한 완전 랜.. 2020. 4. 16. 직교다항식과 반응곡선의 적합 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com ※ prerequisite 대비와 직교대비에 대해 단백질(처리)과 체중(반응값, $y$)에 관한 데이터를 산점도로 나타냈으며, 각 그룹의 반복수는 5회이다(동일한 측정값이 존재해서 중복된 점 존재). 그리고 산점도에 그어져있는 곡선은 데이터에 3차 회귀선을 적합시킨 결과이다. 특히 이러한 회귀선을 반응곡선(response curve)이라 부른다. 직교다항식(orthogonal polynomial)을 .. 2020. 4. 14. 대비와 직교대비에 대해 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com ※ prerequisite 다중비교 검정 1. 대비(Contrast) 대비(contrast)는 많은 다중비교 검정법들의 idea이다. 하나의 예를 들어서 대비를 이해해보자. 회사 $A$, $B$의 살충제가 액체와 분말형태로 각각 존재하고, 이를 처리 $A_1$, $A_2$, $B_1$, $B_2$라 하자. 만일 우리가 $A_1$ 대 $A_2$ 간의 비교에 관심이 있다면 적절한 가설은 다음과 같이 쓸 .. 2020. 3. 30. 다중비교 검정법 소개 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com ※ prerequisite 다중검정 다중비교(multiple comparison)의 아이디어는 $c$개의 쌍별비교(pairwise comparison) 전체를 동시검증하는 경우에 대한 제 1종 오류의 확률($\alpha$)를 조절하는 것에 있다(처리가 $t$개 이면, 쌍별비교 개수 $ c = _tC_2 = \frac{t(t-1)}{2}$개). 다중비교에서 가장 중요한 개념은 이러한 오류율의 조절(er.. 2020. 3. 30. 고정효과 모형과 랜덤효과 모형에 대해 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com 고정효과, 랜덤효과를 구분해야하는 이유는 EMS를 기반으로 수행되는 처리효과에 대한 검정통계량이 달라지기 때문이다. 단, 일원배치 분산분석에서는 두 모형의 EMS가 동일하여 검정통계량은 두 모형 모두 $MStrt$를 $MSE$를 나눈 형태로 주어진다. 즉, 일원배치 분산분석에서 고정효과든 랜덤효과든 분산분석 표의 작성은 동일하다. ○ 고정효과 모형(fixed effects model) 실험자 스스로 .. 2020. 3. 30. 불균형 자료에 대해 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com 애초에 우리가 등반복 설계를 했더라도, 실험 중 쥐가 죽는다든가 하는 이유로 균형 자료(balanced data)를 얻지 못하는 경우가 있다. 다행히도 관심 요인이 하나인 경우에는 불균형 자료(unbalanced data)라고해서 분석이 크게 달라지지 않는다. 균형자료의 CRD 모형식을 고려하면, 불균형 자료에 대한 CRD 모형식은 다음과 같이 쓸 수 있다. $Y_{ij} = \mu + \tau_i .. 2020. 3. 22. 이전 1 2 다음
