1 / 38

การตรวจสอบข้อกำหนดของการวิเคราะห์ความแปรปรวน

การตรวจสอบข้อกำหนดของการวิเคราะห์ความแปรปรวน. พีระพงษ์ แพงไพรี. 1. Proc Univariate. 2 . Normal probability plot. 1. Proc univariate. เป็นการตรวจสอบจากค่าสังเกต อาศัยคุณสมบัติ e N (0, 2 e ) แล้ว Y N(0, 2 e ) ใช้ตัวสถิติ W (Shapiro- Wilk ) ข้อมูล < 2,000

yaholo
Télécharger la présentation

การตรวจสอบข้อกำหนดของการวิเคราะห์ความแปรปรวน

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. การตรวจสอบข้อกำหนดของการวิเคราะห์ความแปรปรวนการตรวจสอบข้อกำหนดของการวิเคราะห์ความแปรปรวน พีระพงษ์ แพงไพรี

  2. 1. ProcUnivariate 2. Normal probability plot

  3. 1. Procunivariate • เป็นการตรวจสอบจากค่าสังเกต • อาศัยคุณสมบัติ eN(0,2e) แล้ว YN(0,2e) • ใช้ตัวสถิติ W (Shapiro-Wilk) ข้อมูล < 2,000 • ใช้ตัวสถิติ D (Kolomokorov) ข้อมูล > 2,000 • ความสัมพันธ์ระหว่าง normal scores กับค่าสังเกต • ค่าอยู่ระหว่าง 0-1 • ถ้าข้อมูลมีการกระจายแบบปกติ  1

  4. สมมติฐานในการทดสอบ Ho : ประชากรกระจายแบบปกติ Ha : ประชากรกระจายแบบไม่ปกติ

  5. รูปแบบคำสั่ง

  6. 2. Normal probability plot • เป็นการตรวจสอบจากค่า residual หรือ error • อาศัยคุณสมบัติ eN(0,2e) แล้ว YN(0,2e) • ความสัมพันธ์ระหว่าง normal scores กับ error • ถ้าข้อมูลมีการกระจายแบบปกติแผนภาพจะเป็นแบบเส้นตรง

  7. รูปแบบคำสั่ง

  8. ข้อมูลมีการกระจายแบบปกติข้อมูลมีการกระจายแบบปกติ

  9. Procunivariate Normal probability plot

  10. 1. ProcUnivariate 2. Normal probability plot 1. Residual plot 2. Variance ratio ของ Hartley 3. Variance ratio ของ Bartlett

  11. 1.การสร้าง residual plot • สร้างความสัมพันธ์ระหว่าง residual กับ ค่า prediction • ถ้าแต่ละทรีทเมนต์มีความแปรปรวนเท่ากัน ค่าจะกระจาย

  12. รูปแบบคำสั่ง

  13. 2. การทดสอบ variance ratioของ Hartley Ho : 2max = 2min Ha : 2max ≠ 2min • หากเท่ากัน แสดงว่า variance เท่ากันทุกทรีทเมนต์

  14. รูปแบบคำสั่ง

  15. 3. การทดสอบ variance ratioของ Bartlett Ho : 21 = 22 = … = 2n Ha : มีความแปรปรวนอย่างน้อย 1 คู่ ที่แตกต่างกัน • ใช้ chi-square ในการทดสอบ

  16. 3. การทดสอบ variance ratioของ Bartlett Q = k(n-1)ln[s2i/k]-2(n-1)ln(s2i) C = 1+[1/(3*(k-1))]*[(k/(n-1))-(1/k*(n-1)))] เมื่อ k = จำนวนtrt n = จำนวนซ้ำ s2 = sampling variance BC = Q/C

  17. รูปแบบคำสั่ง

  18. 1. ProcUnivariate 2. Normal probability plot 1. Residual plot 2. Variance ratio ของ Hartley 3. Variance ratio ของ Bartlett Tukey

  19. การทดสอบโดยวิธีของ Tukey • กรณีวางแผนแบบ RCBD หรือ LSD โดยไม่มีซ้ำ Yij =  + i + j + Dij + ij Regression coefficient ระหว่าง block vstrt

  20. ขั้นตอนการทดสอบ

  21. สร้างชุดข้อมูลเพื่อเก็บค่า residual และอิทธิพลต่างๆ

  22. ทดสอบ non-additivity

  23. สร้างตารางวิเคราะห์ความแปรปรวนใหม่สร้างตารางวิเคราะห์ความแปรปรวนใหม่

  24. 1. ProcUnivariate 2. Normal probability plot Residual plot 1. Residual plot 2. Variance ratio ของ Hartley 3. Variance ratio ของ Bartlett Tukey

  25. การสร้าง residual plot • สร้างความสัมพันธ์ระหว่าง residual กับ ตัวแปรต่างๆ

More Related