Expected Means Square and random effect By Mr.Wuttigrai Boonkum Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, KKU.

Slides:



Advertisements
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
Analyze → Compare Means → Paired-Sample T test…
Advertisements

ป.2 บทที่ 1 “จำนวนนับ ไม่เกิน1,000”
Number Theory (part 1) ง30301 คณิตศาสตร์ดิสครีต.
เอกนาม เอกนามคล้าย การบวกลบเอกนาม การคูณและหารเอกนาม
สถิติ และ การวิเคราะห์ข้อมูล
บทที่ 12 การวิเคราะห์การถดถอย
การทดสอบไคกำลังสอง (Chi-square)
การทดสอบที (t) หัวข้อที่จะศึกษามีดังนี้
เรื่อง อัตราส่วนตรีโกณมิติ มาสเตอร์วินิจ กิจเจริญ
การบ้าน ข้อ 1 จงพิสูจน์ว่า
การเลือกตัวอย่าง อ.สมพงษ์ พันธุรัตน์.
Chapter 8: Interval Estimation
Chapter 9: Hypothesis Testing : Theory
ในวันหนึ่งๆสภาพอากาศเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร
ทฤษฏีกราฟเบื้องต้น ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5.
บทที่ 4 การตัดสินใจในการเขียนโปรแกรม
เอกสารประกอบคำสอนอาจารย์ ดร.ศุกรี อยู่สุข
เอกสารประกอบคำสอน อาจารย์ ดร.ศุกรี อยู่สุข
เอกสารประกอบคำสอน อาจารย์ศุกรี อยู่สุข
การจำลองความคิด
โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ
(quantitative genetics)
การวิเคราะห์ความแปรปรวน
Dr. Tipsuda Janjamlha 30 AUG. 08
แบบแผนการวิจัยเชิงทดลอง
Menu Analyze > Correlate
Forecasting II Continue อาจารย์กวินธร สัยเจริญ.
Suphot Sawattiwong Lab IV: Array Suphot Sawattiwong
การสุ่มตัวอย่าง (Sampling)
Minitab for Product Quality
แผนผังคาร์โนห์ Kanaugh Map
CPE 332 Computer Engineering Mathematics II
CPE 332 Computer Engineering Mathematics II
ค33212 คณิตศาสตร์คอมพิวเตอร์ 6
ประโยคเปิดและตัวบ่งปริมาณ
ค33212 คณิตศาสตร์คอมพิวเตอร์ 6
การทดสอบความแปรปรวน ANOVA
แบบแผนการวิจัย เชิงทดลอง
ประชากรและการสุ่มกลุ่มตัวอย่าง
น.ท.หญิง วัชราพร เชยสุวรรณ วิทยาลัยพยาบาลกองทัพเรือ
ใบความรู้ เรื่อง...การทำโครงงาน
เรื่องการออกแบบฐานข้อมูล
Week 10 การเขียนโปรแกรมเบื้องต้น #2
2.1 วิธีแก้ปัญหาด้วยคอมพิวเตอร์ (Computer problem solving methods)
ผศ. ดร. ศุภวัจน์ รุ่งสุริยะวิบูลย์ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Tandem Method
การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปร MANOVA
Basic Experimental Design
การทดสอบค่าเฉลี่ยประชากร
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์อย่างง่าย
Chi-Square Test การทดสอบไคสแควร์ 12.
การทดลองสุ่มและแซมเปิ้ลสเปซ
การกำหนดโครงการ (Project Scheduling: PERT / CPM)
LAB 2. การเขียนวงจรลอจิกจากสมการลอจิก
บทที่ 1 จำนวนเชิงซ้อน.
การจัดเรียงข้อมูล (sorting)
การตรวจสอบข้อกำหนดของการวิเคราะห์ความแปรปรวน
โครงสร้างข้อมูลแบบ สแตก (stack)
E D E,C 1 D E,C 1,C 2,C 3 D ตัวแปรต้น ตัวแปร ตาม ตัวแปรอิสระ แทนด้วย X X 1, X 2,... X k D ตัวอย่าง : X 1 = E X 4 = E*C 1 X 2 = C 1 X 5 = C 1 *C 2 X 3 =
Mating System Asst.Dr.Wuttigrai Boonkum Department of Animal Science
Repeated Measurement Experiments
Repeated Measurement Experiments
Nested design and Expected Means Square and random effect
ครูปพิชญา คนยืน. ทักษะ กระบวนการ ทาง คณิตศาสตร์ หน่วยการ เรียนรู้ที่ 8.
Single replication Experiments งานทดลองที่ทำเพียงซ้ำเดียว
Problem Solving ขั้นตอนวิธีและการแก้ปัญหาสำหรับวิทยาการคอมพิวเตอร์
อินเทอร์เน็ต by krupangtip
ติว ม. 6 วันที่ 15 ก.ค 2558.
บทที่ 2 การวัด.
บทที่ 6 : อัตราส่วนตรีโกณมิติ
ใบสำเนางานนำเสนอ:

Expected Means Square and random effect By Mr.Wuttigrai Boonkum Department of Animal Science, Faculty of Agriculture, KKU

Expected Means Square ? Random effect ?

Objective นศ. สามารถบอกความหมายของค่า expected means square และค่า random effect ได้ นศ. สามารถบอกความหมายของค่า expected means square และค่า random effect ได้ นศ. สามารถบอกขั้นตอนและวิธีการคำนวณ ค่า expected means square ได้ นศ. สามารถบอกขั้นตอนและวิธีการคำนวณ ค่า expected means square ได้ นศ. บอกความแตกต่างของ fixed effect และ random effect ได้ นศ. บอกความแตกต่างของ fixed effect และ random effect ได้

Introduction Fixed effect

EMS

Introduction Random effect  Mixed model EMS ?

Fixed effect versus Random effect ?

Fixed effect Random effect

EMS หายังไง

กำหนดให้ ปัจจัย A เป็น fixed effect และ B,C เป็น random effect A B C AB AC BC ABC Error ABCABACBCABCError Fixed effect Random effect               

กำหนดให้ ปัจจัย A เป็น fixed effect และ B,C เป็น random effect A B C AB AC BC ABC Error ABCABACBCABCError                   

เขียนค่า EMS ของแต่ละ อิทธิพล

ข้อกำหนดการใช้สัญญลักษณ์ กรณีอิทธิพลเดียว (A, B or C) กรณีอิทธิพลร่วม (AB, AC, BC or ABC)

Steel and Terry (1980) effectEMSF A B C AB AC BC ABC Error MS E MS ABC / MS E MS BC / MS E MS AC / MS ABC MS AB / MS ABC MS C / MS BC MS B / MS BC MS ’ / MS ” Note: Note: fixed effect have in model but not in random effect

F ’ = MS’ / MS” = (MS A + MS ABC ) / (MS AB + MS AC ) Pseudo-F

Hocking (1973) presents in both fixed effect and random effect could be in model. And then… effectEMSFA B C AB AC BC ABC Error MS E MS ABC / MS E MS BC / MS E MS AC / MS ABC MS AB / MS ABC MS C / MS BC MS B / MS BC MS ’ / MS ”

ดังนั้น ค่า EMS ที่ได้จากวิธี Steel and Terry จึงนิยม เรียกว่า ค่า EMS ที่ได้จากวิธี Steel and Terry จึงนิยม เรียกว่า restricted model ค่า EMS ที่ได้จากวิธี Hocking จึงนิยมเรียกว่า ค่า EMS ที่ได้จากวิธี Hocking จึงนิยมเรียกว่า unrestricted model

การตั้งสมมุติฐานของงานทดลอง คล้ายกันกับ factorial experiments หรือ split-plot design คล้ายกันกับ factorial experiments หรือ split-plot design แตกต่างกันที่ปัจจัยสุ่ม เช่น หากกำหนดให้ปัจจัย A = fixed effect และ แตกต่างกันที่ปัจจัยสุ่ม เช่น หากกำหนดให้ปัจจัย A = fixed effect และ B, C = random effect มีค่าเฉลี่ยอย่างน้อย 1 คู่ที่แตกต่กัน Main factor A Main factor C Main factor B

การอ่านผล อ่านผลที่ Interaction ก่อน (a*b a*c b*c a*b*c) Interaction (Sig) อ่านผล ของแต่ละระดับใน แต่ละปัจจัย Interaction (NS) อ่านผล แยกในแต่ละระดับของ แต่ละปัจจัย

การตั้งสมมติฐานของการทดลอง Main effect A ( กรณีเป็น Fixed effect ) 3 ระดับ มีค่าเฉลี่ยอย่างน้อย 1 คู่ที่แตกต่างกัน Main effect A ( กรณีเป็น Fixed effect ) 2 ระดับ

การตั้งสมมติฐานของการทดลอง Main effect B ( กรณีเป็น Random effect ) 2 ระดับ Main effect B ( กรณีเป็น Random effect ) 3 ระดับ

สวัสดี