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素晴らしいです。お気に入りに入れて何度も拝聴いたします。
ありがとうございますo(^o^)o
繰り返しのあるパターンの二元配置分散分析を解いて、帰無仮説を棄却or採択する!まで10分くらいかかります。これってやっぱり慣れが大事ですか?それとも裏技ありますか?
2水準の場合限定ですが、より簡単に平方和を計算できる方法があります!必見!2水準限定の簡便な平方和の計算方法。※計算時間短縮可能!ruclips.net/video/zhT1qKKcGg8/видео.html
交互作用の平方和算出の時になぜ2を欠けているのでしょうか?わからないので教えていただきたいです
主効果Aの平方和、主効果Bの平方和を求めた時と同じく、8つの各データを、A1B1, A1B2, A2B1,A2B2の4つの組み合わせの各平均に置き換えて計算しています。4つの組み合わせの各平均の計算には2つのデータを使用しているので、×2しています。
級間の平方和Sa×bと交互作用のSabは別物ですか?テキストだと、Sa×b=Sab−Sa−Sbとなってます。もし宜しければご教示お願いします。
SA×BとSABは別物です。動画中の9:06の計算は、SABの計算です。ここから、SAとSBを引いてSA×Bを計算していますが、これは、SA×B=SAB-SA-SBであるためです。
平方和の合計の計算で、第2項目がn✖︎平均で表せるのが理解できません。教えていただけますと幸いです。
1/n×(xの総和)^2=n×(xの平均)^2なぜなら、(xの平均)=1/n×(xの総和)だからです。
理解できました、ありがとうございます。
AxBの平方和の計算する際に2倍にするのは何故でしょうか?
全平方和の計算式の各値を置き換えるからです。例えば、A1B1の平均は(1+2)/2=1.5なので、1と2を1.5に置き換えます。A1B2の平均は(6+7)/=6.5なので、6と7を6.5に置き換えます。だから、この例では、1.5の二乗も6.5の二乗も2回出てくることになるので2倍しています。紙面の都合上、省略して2倍する形で表現したのですが、わかりにくかったですね、すみません(>_
@@DataScienceLab. 理解出来ました。ありがとうございました。
A×B=2が何度聞いても理解出来ません。
分かりやすいです!ありがとうございますm(_ _)m
よかったです(^-^)v
素晴らしいです。お気に入りに入れて何度も拝聴いたします。
ありがとうございますo(^o^)o
繰り返しのあるパターンの二元配置分散分析を解いて、帰無仮説を棄却or採択する!まで10分くらいかかります。
これってやっぱり慣れが大事ですか?それとも裏技ありますか?
2水準の場合限定ですが、より簡単に平方和を計算できる方法があります!
必見!2水準限定の簡便な平方和の計算方法。※計算時間短縮可能!
ruclips.net/video/zhT1qKKcGg8/видео.html
交互作用の平方和算出の時になぜ2を欠けているのでしょうか?わからないので教えていただきたいです
主効果Aの平方和、主効果Bの平方和を求めた時と同じく、8つの各データを、A1B1, A1B2, A2B1,A2B2の4つの組み合わせの各平均に置き換えて計算しています。
4つの組み合わせの各平均の計算には2つのデータを使用しているので、×2しています。
級間の平方和Sa×bと交互作用のSabは別物ですか?
テキストだと、Sa×b=Sab−Sa−Sb
となってます。
もし宜しければご教示お願いします。
SA×BとSABは別物です。
動画中の9:06の計算は、SABの計算です。ここから、SAとSBを引いてSA×Bを計算していますが、これは、SA×B=SAB-SA-SBであるためです。
平方和の合計の計算で、第2項目がn✖︎平均で表せるのが理解できません。教えていただけますと幸いです。
1/n×(xの総和)^2=n×(xの平均)^2
なぜなら、(xの平均)=1/n×(xの総和)だからです。
理解できました、ありがとうございます。
AxBの平方和の計算する際に2倍にするのは何故でしょうか?
全平方和の計算式の各値を置き換えるからです。
例えば、A1B1の平均は(1+2)/2=1.5なので、1と2を1.5に置き換えます。A1B2の平均は(6+7)/=6.5なので、6と7を6.5に置き換えます。
だから、この例では、1.5の二乗も6.5の二乗も2回出てくることになるので2倍しています。
紙面の都合上、省略して2倍する形で表現したのですが、わかりにくかったですね、すみません(>_
@@DataScienceLab. 理解出来ました。ありがとうございました。
A×B=2が何度聞いても理解出来ません。
分かりやすいです!ありがとうございますm(_ _)m
よかったです(^-^)v