
一個(gè)試驗(yàn)觀察值按其變異來(lái)源劃分的線性分解式。若從一個(gè)均數(shù)為μ方差為σ2的正態(tài)總體中隨機(jī)抽取的觀察值xi可分解為總體平均和隨機(jī)誤差兩部分,所以其線性可加模型為:
xi=μ+εi (1)
式中 εi為隨機(jī)誤差服從正態(tài)分布N(0,σ2)。假如將上述總體分成k個(gè)亞總體,各施以不同的處理,設(shè)第i處理的效應(yīng)為τi (i=1,2,…,k),則第i亞總體的平均數(shù)為μi=μ+τi。從任一亞總體隨機(jī)抽出的觀察值xij(i=1,2,…,k,j=1,2,…表示觀察序數(shù))的線性可加模型為:
xij=μ+τi+εij (2)
這就是單向分組資料中觀察值的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)不同可以有不同的線性可加模型,但它們有一共同特點(diǎn),即各分量都取一次項(xiàng),故稱 ......
上一篇: 線性回歸
下一篇: 相關(guān)分析
【相關(guān)文章】