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DS and stats

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
statistical design - Mean model vs. Treatment effects model

2022.03.11 - [Data science - sem 2/Statistical design of investigation] - 통계 실험 디자인하기 - CRD(Completely Randomised design) 지난 번에 이어서, (means model) $$ Y_{ij} = \mu_i + \epsilon_{ij} $$ 여기서 \( \epsilon_{ij} \) 의 평균이 0이기 때문에 \(E[X] = \mu_i \) 가 된다. 이제 \( \mu_i = \mu + \tau_i \)를 이용하여 선형모델을 만들어보자. (treatment model) $$ Y_{ij} = \mu + \tau_i + \epsilon_{ij} $$ \( \mu_i \) 가 treatment의 영향을 안받는 모든 변수들의 ..
Data science - sem 2/Statistical design of investigation 2022. 3. 12. 09:00
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