분산 성분에 대한 통계 상세 정보
계량형 차트 플랫폼에서 선택하는 정확 모형 유형은 데이터 수집 방법에 따라 달라집니다. 예를 들어 작업자가 동일 부품을 측정하는 경우 교차 설계를 생성합니다. 서로 다른 부품을 측정하는 경우에는 내포 설계를 생성합니다. B가 A에 내포되고, 여러 측정값이 B와 A 둘 다에 내포되며, na•nb•nw 측정값이 있는 모형을 가정하면 다음과 같은 명령문이 가능합니다.
• na 임의 효과는 A에 기인합니다.
• na•nb 임의 효과는 A 내의 각 nb B 수준에 기인합니다.
• na•nb•nw 임의 효과는 A에 내포된 B 내의 각 nw 수준에 기인합니다.
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Z는 각 분류 수준에 대한 임의 효과입니다. Z는 각각 평균이 0이고 다른 모든 랜덤 항과 독립적이라고 가정합니다. 반응 y의 분산은 각 z 성분으로 인한 분산의 합입니다.
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Table 6.3에서는 지원되는 모형 및 모형에 포함되는 효과를 보여 줍니다.
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모형 |
요인 |
모형의 효과 |
|---|---|---|
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주효과 |
1 2 무제한 |
A A, B 추가 요인에 대한 기타 효과 |
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교차 |
1 2 3 4 무제한 |
A A, B, A*B A, B, A*B, C, A*C, B*C, A*B*C A, B, A*B, C, A*C, B*C, A*B*C, D, A*D, B*D, A*B*D, C*D, A*C*D, B*C*D, A*B*C*D, 추가 요인에 대한 기타 효과 |
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내포 |
1 2 3 4 무제한 |
A A, B(A) A, B(A), C(A,B) A, B(A), C(A,B), D(A,B,C) 추가 요인에 대한 기타 효과 |
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교차 후 내포 |
3 |
A, B, A*B, C(A,B) |
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내포 후 교차 |
3 |
A, B(A), C, A*C, C*B(A) |