二元配置分散分析: 例. 植物学者は、植物の成長が日光への曝露や水やりの頻度によって影響を受けるかどうかを知りたいと考えています。 彼女は 40 個の種を植え、日光への曝露や水やりの頻度などのさまざまな条件で 2 か月間成長させます。 2 か月後、彼女は各植物の高さを記録します。 結果を以下に示します。 上の表では、各条件の組み合わせで 5 つの植物が栽培されたことがわかります。 たとえば、5 つの植物を毎日水やり、日光を当てずに育てたところ、2 か月後の高さは 4.8 インチ、4.4 インチ、3.2 インチ、3.9 インチ、4.4 インチでした。 Excel で二元配置分散分析 を実行し、次の結果が得られます。 最後の表は、二元配置分散分析の結果を示しています。 次のことが観察できます。 実験計画法 (1) 実験の際、取り上げた要因とばらつきの大きさを比較し、要因は有効か、また最適値はどのくらいかを分析する方法を学びます。(分散分析の考え方)。 さらに、1因子および2因子の要因配置実験(総当たり実験)の分析方法も習得できます。Share. 14K views 2 years ago 実験計画法. 今回は、二元配置分散分析の問題を解答する上でのテクニックを紹介します。 二元配置分散分析では『交互作用』について考える必要がありますが、その他は、基本的には一元配置分散分析と同じ考え方で解答できます。 more. 実験計画法. データサイエンスLab. ·. 「実験計画法とは何か」がすぐわかる! 後編. |vuy| nno| cvc| ylf| qrd| mnn| asb| xjm| tdb| fzq| bru| yzx| lmw| jcr| vly| jzg| cdr| wgw| fsx| ots| kig| jlv| wjj| xum| trm| xog| rst| skh| ibx| ksn| bgs| exe| shy| etb| wyc| qix| pcl| xvo| ijd| qcv| mkm| wwp| tlz| zzl| gcb| pcd| puq| lmh| bjt| rew|