Презентация на тему Многофакторный дисперсионный анализ. Многомерный дисперсионный анализ. Дисперсионный анализ с повторными измерениями

жизни – основная зависимая переменная
Сколько факторов влияет?
Как сравнивать?


А еще

– есть качество жизни через полгода и год, и рестенозы…

и их взаимодействия)
Многомерный
(если зависимые переменные взаимодействуют)

Общая линейная модель!
Зависимая переменная

– переменная отклика, измеряемая переменная, отражает исследуемое явление;
Независимая переменная – прочие переменные (факторы и ковариаты);
Фиксированный (постоянный) фактор – качественная или порядковая переменная изначально запланированная в исследовании;
Случайный фактор – измеренный/оцененный попутно в ходе исследования;
Ковариата – количественная переменная оказывающая влияние на зависимую переменную.

параметры, представляющие интерес для исследования, Х — матрица, включающая постоянные коэффициенты,

и U — матрица случайных ошибок. Модели, в которых каждая координата вектора Х является целым числом (0 или 1) и обозначает групповую принадлежность, применяются при дисперсионном анализе. Модели, в которых Х является непрерывной числовой переменной, применяются при регрессионном анализе. Модели, в которых присутствуют оба вида значений Х, применяются при ковариационном анализе.

Смешанная линейная модель (включает в модель случайные факторы и вложенные измерения (nested data));
Обобщенная линейная модель (система уравнений включающая все возможные варианты переменных и взаимодействий.

Мало чувствительны к непараметричности данных! (интегрирование)
Непараметрических многофакторных методов НЕТ.

2 незначимо и взаимодействие факторов незначимо.
Фактор 1
Зависимая переменная
1
2
Фактор 2
Влияние

фактора 2 значимо, фактора 1 незначимо и взаимодействие факторов незначимо.

2 незначимо и взаимодействие факторов значимо.
Фактор 1
Зависимая переменная
1
2
Фактор 2
Значимо

всё.

Взаимодействие 3 факторов представить проблематично!

+ …