মানোভা এবং পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা আনোভা মধ্যে পার্থক্য?

Question

• কিছু ফ্যাক্টর (পরীক্ষামূলক শর্তটি বলুন) এবং একটি মনোভা সম্পর্কে বারবার ব্যবস্থা আনোভা মধ্যে পার্থক্য কী?
• বিশেষ করে একটি ওয়েবসাইটে আমি হোঁচট খেয়েছি বলে পরামর্শ দিয়েছিল যে মানোভা গোলকত্বের একই ধারণা গ্রহণ করে না যে বারবার এনোভা যে ব্যবস্থা গ্রহণ করে, তা কি সত্য?
  • যদি তা হয় তবে কেন একজন সর্বদা মানোভা ব্যবহার করবেন না?
• আমি একাধিক ডিভি দিয়ে বারবার ব্যবস্থা আনোভা করার চেষ্টা করছি, উপযুক্ত পদ্ধতির কী?

Comments

বারবার ব্যবস্থাগুলির জন্য বহুভিত্তিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রতিটি ফ্যাক্টর স্তরকে পৃথক ডিভি হিসাবে বিবেচনা করে না। পরিবর্তে, এটি পৃথক ডিভি হিসাবে ফ্যাক্টর স্তরের মধ্যে সমস্ত অনন্য পার্থক্য বিবেচনা করে এবং এরপরে এই ডিভিগুলির তাত্ত্বিক সেন্ট্রয়েড 0-ভেক্টর বলে অনুমানটি পরীক্ষা করে। যদি স্তর থাকে তবে পি ওভার 2 পার্থক্য রয়েছে এবং অনন্য পার্থক্য রয়েছে ( বিভিন্ন ফ্যাক্টরের স্তর জড়িত )। $p$$p-1$$p-1$

— কারাকাল

আপত্তিজনক বাক্যাংশটি মুছে ফেলার জন্য আমি প্রশ্নটি সম্পাদনা করেছি, তবে আমি নিশ্চিত নই যে আমি আপনার মন্তব্যটি পুরোপুরি বুঝতে পেরেছি, এবং মনে হচ্ছে এটি প্রথম বুলেট পয়েন্ট প্রশ্নের উত্তর হিসাবে পরিষ্কার করার জন্য কোনও প্রাসঙ্গিক বিষয় হতে পারে।

— রাসেলপিয়ের্স

ম্যাক্সওয়েল অ্যান্ড ডেলানির অধ্যায় 13 (2004) "পরীক্ষার নকশা করা এবং ডেটা বিশ্লেষণ" আপনার প্রথম দুটি বুলেট পয়েন্টে আপনি যে উত্তরগুলি খুঁজছেন ঠিক তার গভীরভাবে চিকিত্সা সরবরাহ করে।

— কারাকাল

একটি ব্লফার গাইড টু ... অ্যানডি ফিল্ডের দ্বারা গোলকত্বের মধ্যে একটি খুব স্পষ্ট এবং সংক্ষিপ্ত আলোচনা দেওয়া হয়েছে । আরও দেখুন sphericity একটি উপস্থাপনা থম Baguley দ্বারা।

— অ্যামিবা বলেছেন মোনিকা

Answer 1

একাধিক পুনরাবৃত্তি-পদক্ষেপ ডিভিএস থাকা অবস্থায় একটি অবিচ্ছিন্ন পদ্ধতির প্রয়োগ করতে পারে (এটি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা সেন্সু স্ট্রিকো বা স্প্লিট-প্লট পদ্ধতির নামেও পরিচিত ) বা মাল্টিভারিয়েট পদ্ধতির (বা মানোভা) প্রয়োগ করতে পারে । অবিচ্ছিন্ন পদ্ধতির ক্ষেত্রে, আরএম স্তরগুলি একটি চলক, তাদের গড় স্তর থেকে বিচ্যুতি হিসাবে বিবেচিত হয়। মাল্টিভারিয়েট পদ্ধতিতে, আরএম স্তরগুলি একে অপরের সহকারী হিসাবে বিবেচিত হয়। অবিচ্ছিন্ন পদ্ধতির জন্য গোলাকার ধারণা অনুমিত হওয়া প্রয়োজন যখন বহুবিধ দৃষ্টিভঙ্গি না ঘটে এবং এর কারণেই এটি প্রকৃতপক্ষে আরও জনপ্রিয় হয়ে উঠছে। যাইহোক, এটি আরও df ব্যয় করেএবং সুতরাং বৃহত্তর নমুনা আকার প্রয়োজন। এছাড়াও, অবিচ্ছিন্ন পদ্ধতির জনপ্রিয়তা ধরে রাখা কারণ এটি মিশ্রিত মডেলগুলিকে সাধারণীকরণ করে। যখন গোলাকৃতি অনুমান (এবং প্রত্যাশার বাইরেও আরও সাধারণ যৌগিক প্রতিসাম্য অনুমান খুব বেশি) উভয় পদ্ধতির দ্বারা ফলাফলগুলি ধরে রাখে যতদূর আমি জানি।

Answer 2

জ্যামিতিকভাবে, মানোভা যদি উপবৃত্তের বাইরে কোনও গড় (পার্থক্য) ভেক্টর রাখে তবে তা প্রত্যাখ্যান করে। বার বার ব্যবস্থা ANOVA, বলো, সঙ্গে বিষয় প্রতি পুনরাবৃত্তি পদক্ষেপ, প্রত্যাখ্যান iff -dimensional গড় (পার্থক্য) ভেক্টর বাইরে একটি গোলক এর টিম সীমানা। উপবৃত্তাকার আকৃতিটি কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স দ্বারা নির্ধারিত হয়। এটি খুব অতিরিক্ত বা প্রায় গোলাকার হতে পারে।$d$$d$

ফলাফলটি হ'ল আনোভা এবং মানোভা বিভিন্ন বিকল্পের "পক্ষপাত" করে। সুতরাং যদি আপনি দুর্দান্ত ইউক্লিডিয়ান দৈর্ঘ্য প্রত্যাখ্যান করতে চান তবে আপনি যদি গড় ভেক্টরের দুর্দান্ত মহালানোবিস-দৈর্ঘ্যকে অস্বীকার করতে চান তবে মানোভা ব্যবহার করুন।

তবে যদি কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সটি গোলাকার হয় তবে উভয় মানদণ্ডই একত্রে মিলিত হয়, যাতে এই ক্ষেত্রে টিএনএনফ্যানস নির্দেশিত হিসাবে এনোভা এবং মানোভা-র ফলাফলগুলিও মিলিত হয় (যদিও কেবল অ্যাসেম্পোটোটিকভাবে)।

Answer 3

আমি একটি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা মডেল পছন্দ। ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য কেবল এটিই সহজ নয় এটি আরও নমনীয় যে আপনি কোনও সমবায় কাঠামো নির্দিষ্ট করতে পারেন।

এই উদাহরণটি যেমন উদাহরণের মাধ্যমে কাজ করে তত কার্যকর হতে পারে: মিশ্র বা মানোভা

Comments

আমি মনে করি "পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা মডেল" দ্বারা আপনি বোঝানো একটি মিশ্র মডেল (আপনার সরবরাহিত লিঙ্কটিতে)। এখানে সুনির্দিষ্ট হওয়া গুরুত্বপূর্ণ: আপনি বারবার ব্যবস্থা আনোভা (প্রশ্নের মতো) পছন্দ করেন না বলে আপনি বারবার ব্যবস্থা নেওয়ার জন্য মিশ্র মডেল পছন্দ করেন। এবং ব্লগ পোস্টে নির্দেশিত হিসাবে, মিশ্র মডেলগুলি বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই সত্যই পছন্দনীয়।

— wolf.rauch

রেফারেন্সের লিঙ্কটি পরিবর্তন হয়েছে; এটি এখন এখানে পাওয়া যাবে । অন্য একটি নোটে, আমি আরএম আনোভাকে লিনিয়ার মিশ্রিত মডেলগুলির একটি বিশেষ ক্ষেত্রে হিসাবে বিবেচনা করা ন্যায়সঙ্গত বলে মনে করি।

— গুং - মনিকা পুনরায়

হ্যাঁ একটি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা মডেল একটি মিশ্র মডেল। মিশ্র মডেলগুলির জন্য এসএএস-এর অধ্যায়টি দেখতে পাবেন।

— গ্লেন

একটি পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা মডেল মিশ্র মডেলের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে। তবে, আমি মনে করি যে এগুলি একই নয় বলে জোর দেওয়া খুব জরুরি। এসএএস-এ মিশ্রিত প্রোসি, এমন মডেলগুলি প্রয়োগ করতে পারে যা পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা আনোভা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক। এসএএস তাদের আউটপুট নেতৃস্থানীয় ব্যবহারকারীদের মধ্যে এই পার্থক্যগুলি নিয়ে চকচকে ঝকঝকে ঝুঁকে পড়ে মিশ্র মডেলগুলিকে আলাদাভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে যতক্ষণ না তারা এএনওওএর পুনরাবৃত্তি করবে। আমি এখানে কেবল চিমিং করছি যে সতর্কতা প্ররোচিত হয়েছে এবং প্রো মিক্সড ব্যবহারকারীরা নিশ্চিত হন যে তারা কী করছেন তা অবিকল জানেন কিনা তা নিশ্চিত হওয়া উচিত।

— রাসেলপিয়ার্স