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Ma valise de soi en automne selon l'ayurvéda

Le contrôle des hypothèses nulles HA, HB, HAB sur l'absence de l'influence sur la variable examinée des facteurs Et, B et leurs coopérations AB se réalise par la comparaison relations de, (pour modèle I avec les niveaux fixés ou les relations, (pour modèle accidentel II) avec les significations correspondantes tabulaires F – le critère de Fichera – Snedekora. Pour modèle mélangé III contrôle des hypothèses en ce qui concerne les facteurs avec les niveaux fixés est produit de même que dans modèle II, et les facteurs avec les niveaux accidentels – comme au modèle

- La classification hiérarchique (de nid) caractéristique de modèle II, dans qui la sous-multitude des significations du deuxième facteur correspond à chaque au hasard signification accidentelle, choisie d'un facteur.

À la base de l'analyse dispersive est la division de la dispersion en les parties ou les composants. La version conditionnée par l'influence du facteur, pris pour base les groupements, la dispersion intergroupe σ elle caractérise est la mesure de la version privé moyen selon les groupes autour de total moyen et est défini selon la formule :

Ainsi, les modèles donnés se distinguent entre eux-mêmes par le moyen du choix des niveaux du facteur que, évidemment, à le tour influence la possibilité de la généralisation des résultats reçus expérimentaux. Pour l'analyse dispersive la différence de ces deux modèles non si ßÒÚÑßÔóÑ¡, cependant à l'analyse dispersive il peut se trouver très important.

En train de l'observation pendant l'objet étudié les facteurs qualitatifs arbitrairement ou l'image donnée changent. La réalisation concrète du facteur (par exemple, le régime défini de température, l'équipement choisi ou le document) s'appelle le niveau du facteur ou le moyen du traitement. Le modèle de l'analyse dispersive avec les niveaux fixés des facteurs appellent comme modèle I, le modèle avec les facteurs accidentels - le modèle Grâce à la variation du facteur on peut étudier son influence sur la valeur de la résonance. À présent la théorie totale de l'analyse dispersive est élaborée pour les modèles

Parfois l'analyse dispersive est appliquée pour établir l'homogénéité de quelques ensembles (les dispersions de ces ensembles sont identiques selon ; si l'analyse dispersive montre que les attentes mathématiques sont identiques, à ce sens sont homogènes). On peut unir les ensembles homogènes dans une et par cela recevoir sur elle l'information plus complète, donc, et les conclusions plus sûres/2/.

Si n=1, i.e. à une observation dans la cellule, non toutes les hypothèses nulles peuvent être contrôlées puisque le composant Q3 tombe du total des carrés des rejets, et avec elle et un moyen carré, puisque dans ce cas il n'y avoir pas être paroles sur la coopération des facteurs.

Ainsi, la procédure de l'analyse dispersive comprend dans le contrôle de l'hypothèse H0 sur ce qu'il y a un groupe des données expérimentales homogènes contre l'alternative sur ce que de tels groupes plus qu'une. L'homogénéité est considérée l'identité des moyennes et les dispersions dans n'importe quelle sous-multitude des données. De plus les dispersions peuvent être comme on savent, et sont inconnus d'avance. Si sont fondé à croire que la dispersion connue ou inconnue des mesures est identique selon tout l'ensemble des données, la tâche de l'analyse dispersive est réduite à l'étude de l'importance de la différence des moyennes données dans les groupes/1/.