ANOVA君/FAQ - 井関龍太のページ

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  3. FAQ
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2023/2/21 -具体的な計画の形にもよりますが，大体5～6要因あたりでメモリの限界に達し，それ以上の要因を含む計画では計算不能に陥ることが多くなると予想されます ...


野村康之/Y. Nomura - 二元配置分散分析 - Google Sites

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... BXとAXの比較に関するP値の分布. 図15 要因BYとAXの比較に関するP値の分布. 図16 要因BXとAYの比較に関するP値の分布. 図17 要因BYとAYの比較に関するP値の分布.


21. 分散分析と実験計画法 - 統計検定1級の勉強記録

  1. https://efuin2525.hatenablog.com
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2021/12/28 -直交表の分散分析表. 直交表の分散分析表. 21.6.6. 要因の平均平方和の期待値. 要因の平均平方和の期待値. 21.6.7. 主効果と交互作用の推定 ...


STATISTICA による2要因反復測定 RBF-pq デザインの ANOVA 分析

  1. http://www.chino-asymmetry.com
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  3. sec1-6-6
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2020/4/26 -6. 要因 A の主効果の GMANOVA による検定結果. STAT. 主効果 : A (rbf4-2role.sta) GENERAL 1-A, 2-B MANOVA 検定 統計量 p-値 ｳｨﾙｸｽのλ .423058 ﾗｵ R ...


t.&s。c.)1975 分散分析における誤差項に関する-考

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  1. https://nara-edu.repo.nii.ac.jp
  2. NUE24_1_153-158
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Case 6 :要因A,要因B,要因Cがすべてrandom<. 上記の6つのcase別に、主効果および交互作用の効果の検定のための誤差項を、 MSの形て. 示したのが第3表である。 第3表 ...


分割法（Split-Plot Design）まとめ - はじめよう実験計画

  1. https://www.doe-get-started.com
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  3. split-plot
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2020/5/4 -f:id:Sturgeon:20200504111700p:plain. 図6. 要因配置計画として見たときと、分割法として見たときのAの効果. 左図のようにの要因配置計画として捉える ...


多目的特性達成のための効率的・効果的問題解決法

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  1. https://www.i-juse.co.jp
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  3. xdata
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抽出した 6 要因について機差を調査した結果 ... 実験結. 果の解析は、静特性のSN比（望小特性）に変数変換して分散分析を行った。 ... □分散分析表. □特性値：短絡回数.


心理学研究における一部実施実験計画法について - 和歌山大学

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  1. https://repository.center.wakayama-u.ac.jp
  2. public
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験計画 (すなわち分散分析)では1変数である。 たと ... 列のもの (L(27)) は6要因まで (データ数8)、 さら ... なお、ここでの. 分析についての分散分析表を参考のためTable 10 ...


各種の変量効果(ランダム効果)を含む 実験データ解析入門

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  1. https://www.yukms.com
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  4. semi19
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  4. semi19

2005/10/31 -図 6 要因効果. ... 注）種別と変量効果の平方は表 3と一致しないが，種別のF値の 11.89 と 表 3 の分. 割実験とみなした分散分析表のF値とは一致している．


相手の地位要因と二者関係への影響要因が 承諾抵抗方略使用に及ぼす ...

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  1. https://ir.lib.hiroshima-u.ac.jp
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... 6要因を抽出した。これらの要因は，当初，要請行動を ... の影響)x7 (抵抗方略)の分散分析を行った。主効果や ... に設定し，分散分析結果を Table2に，実験条件別の各 ...