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DS and stats

[Statistical design] Factorial designs in blocks(RCB) & GCB

2022.03.15 - [Data science - sem 2/Statistical design of investigation] - Statistical design - Anova Table Statistical design - Anova Table 우선 ANOVA란? 구글에 따르면 Analysis of variance, 평균 간의 차이를 분석하는데 사용된 통계적 모델과 그것과 관련된 추정 과정(변동)의 집합 잔차나 오류의 변동, treatment의 변동을 표로 나타낸 것이 eat-drink-study.tistory.com 앞에서 하나의 treatment factor에 대한 RCB에 대해서 정리했었다. 이 blocking은 factorial design과 결합했을 때 더욱 더 효과적이고, 각 block에..
Data science - sem 2/Statistical design of investigation 2022. 3. 15. 08:32
Statistical design - Anova Table

우선 ANOVA란? 구글에 따르면 Analysis of variance, 평균 간의 차이를 분석하는데 사용된 통계적 모델과 그것과 관련된 추정 과정(변동)의 집합 잔차나 오류의 변동, treatment의 변동을 표로 나타낸 것이 ANOVA table 어떤 모델이 더 나은지 성능을 측정하기 위해서 reduced model과 general model을 사용하는데 null hypothesis \( H_0 \) : reduced model, alternative model \( H_1 \): general model이라고 하자. null model(= reduced model)에서 \( X\beta = X_0 \hat \mu \) 라서 저번 포스팅에서 구했던 SSE랑은 조금 다르게 나온다 \( SSE_0 = (..
Data science - sem 2/Statistical design of investigation 2022. 3. 15. 04:25
Experimental designs with multiple factors

자, 그동안은 하나의 factor에 대해서 CRD를 행하는 방법을 알아봤는데 현실은 그렇게 쉽지 않으니까 여러 factors로 실험 설계하는 방법을 알아봅시다. 두 가지 방법이 있는데 1. One-at-a-time design 2. Factorial design 예를 들어서 네 개의 레벨을 각각 가지고 있는 2 factors가 있다고 가정해봅시다 One-at-a-time design은 다른 상수를 모두 고정하고 각 factor를 계산하는데, 3*8+3*8+8 = 56번 실행해야한다. 즉, 각 조합에서 8개의 replicates가 발생한다 Factorial design에서는 각 셀에서 2개의 replicates가 발생하기 때문에, 예를 들어 1번 factor에서 2*2*2*2 = 16가지의 모든 경우의 수..
Data science - sem 2/Statistical design of investigation 2022. 3. 13. 09:00
통계 실험 디자인하기 - CRD(Completely Randomised design)

Statistics: the science of collecting, analysing, and drawing conclusions from data. 데이터 수집하는 방법: 1. Sampling surveys: 공적 조사 없이 유한한 모집단의 특징을 추정하는것이 목적 2. Observation studies and Experiments: 모집단에서 두 개 이상의 측정된 변수간의 관계를 결정 eg. 흡연과 폐암발생 간의 관계(흡연, 폐암 발생횟수는 이미 측정된 변수이고 우리가 할 일은 관계를 결정하는 것 우리는 2에 초점을 맞춰서 Observation studies 와 Experiments의 차이를 알아보자. Observation studies: 자연적인 환경에서 관찰된 데이터이고, 그래서 원인과 효과를..
Data science - sem 2/Statistical design of investigation 2022. 3. 11. 07:53
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