[다변량자료분석] 다변량 자료분석(일원배치 분산분석과 다중비교 8장~15장)

등록일 2003.09.21 한글 (hwp) | 16페이지 | 가격 3,000원

소개글

한학기동안 다변량자료분석이란 과목을 수강하면서
다른곳에서 자료를 찾아서 만든 보고서입니다...
참고하세염...^^*

목차

1) 일원배치 분산분석과 다중비교(I)
2) 일원배치 분산분석과 다중비교(Ⅱ)
3) 크러스컬-윌리스 검정과 다중비교
4) 프리드만 (Friedman) 의 검정
5) 반복이 없는 이원배치 분산분석과 다중비교
6) 이원배치 분산분석과 다중비교(Ⅰ)(대응이 없는 요인과
대응이 없는 요인)
7) 이원배치 분산분석과 다중비교(Ⅱ) ( 대응이 없는 요인과
대응이 있는 요인)
8) 이원배치 분산분석과 다중비교(Ⅱ) ( 대응이 있는 요인과
대응이 있는 요인)

본문내용

제 8 장 일원배치 분산분석과 다중비교

- 인자에 대응이 없는 경우 -

예제) A란 자동차회사에서 생산한 3대의 경승용차의 리터(ℓ) 당 평균주행거리를 비교하고 싶다. 같은 조건하에서 실시한 주행거리실험 후에 다음과 같은 결과를 얻었다.
3대의 경승용차의 리터(ℓ) 당 평균주행거리간에 차이가 있는지 유의수준 5 % 에서 검정하여 보자.



<분석결과>

1) 분산에 대한 동질성 검정
: 3개의 차량의 분산은 서로 동일하다.
Levene 의 통계량이 0.332 이고, p값이 0.726 이므로 유의수준 5% 하에서 귀무가설은 기각되지 않는다. 따라서, 등분선성은 만족한다.


2) 분산분석 : 먼저 귀무가설과 대립가설은 아래와 같다.
: ( 3종의 자동차의 리터(ℓ)당 평균 주유 거리는 별 차이가 없다.)
: 적어도 한 쌍은 다르다.
위의 귀무가설에 대한 p값이 0.380 이므로 유의수준 5% 하에서 귀무가설을 기각하지 않는다. 따라서, 유의수준 5% 하에서 "3종의 자동차의 리터(ℓ)당 평균 주행거리는 별 차이가 없다." 라고 할 수 있다.

3) Scheffe 의 다중비교 결과
유의확률 값을 볼 때, 차종(I) 와 차종(J) 가 다르다고 할 수 있는 쌍이 존재하지 않는다.
따라서, 차종은 모두 같다고 할 수 있다.

참고 자료

다변량자료분석(노형진 저)
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