1. Главная
  2. Библиотека
  3. Статистика
  4. Объясни как решить это задание Дисперсионный анализ Опр...
Решение задачи на тему

Объясни как решить это задание Дисперсионный анализ Определить нулевую и альтернативную гипотезу тип шкалы(номинативная, порядковая, метрическая), какая выборка зависимые или не зависимые переменные Решение в R Studio Компания по производству

  • Статистика
  • #Регрессионный анализ и корреляционный анализ
  • #Многомерный статистический анализ
Объясни как решить это задание Дисперсионный анализ Определить нулевую и альтернативную гипотезу тип шкалы(номинативная, порядковая, метрическая), какая выборка зависимые или не зависимые переменные Решение в R Studio Компания по производству

Условие:

Объясни как решить это задание
Дисперсионный анализ
Определить нулевую и альтернативную гипотезу
тип шкалы(номинативная, порядковая, метрическая), какая выборка
зависимые или не зависимые переменные
Решение в R Studio
Компания по производству лакокрасочных изделий разработала новый вид краски для внешних (уличных) покрытий. Прежде чем выпускать новую продукцию на рынок, компания намерена проверить устойчивость новой краски к внешним воздействиям. Компания обладает соответствующим тестирующим оборудованием, которое воздействует на окрашенную поверхность специальными щетками и фиксирует количество воздействий, необходимых для полного стирания краски. С помощью этого оборудования было проведено пять испытаний, в ходе которых сравнивалось качество краски, разработанной компанией, с аналогичными продуктами, предлагаемыми двумя конкурентами. Результаты (в тыс. воздействий) представлены в таблице 2.46.
Таблица 2.46. Результаты испытаний для проверки качества краски
№ испытания Продукт компании Продукт конкурента А Продукт конкурента Б
1 37 34 24
2 30 19 25
3 34 22 23
4 28 31 20
5 29 27 20

Различается ли оцениваемое качество продуктов? Проверить гипотезу о различии средних на уровне α=0,05.
Дисперсионный анализ в R
Данные (mydata) сгруппированы (зависимая (y) и
группирующая (x) переменные), тип данных – data.frame
• oneway.test(y~x,data=mydata, var.equal=F)
• oneway.test(y~x,data=mydata, var.equal=T)
Пример группировки данных:
• mydata=data.frame(V1,V2,V3,V4)
• mydata=stack(mydata)
• names(mydata)
[1] "values" "ind“
• oneway.test(values~ind,data=mydata)
• aov(values~ind,data=mydata)
• summary(aov(values~ind,data=mydata))
• summary.lm(aov(values~ind,data=mydata))

Решение:

Для решения задачи по дисперсионному анализу (ANOVA) в R, давайте разберем все шаги по порядку.

Шаг 1: Определение гипотез


1. Нулевая гипотеза (H0): Средние значения количества воздействий для всех трех групп (продукт компании, продукт конкурента А, продукт конкурента Б) равны. То есть, нет статистически значимых различий в качестве краски между продуктами.

2. Альтернативная гипотеза (H1): Средние значения количества воздействий для хотя бы одной из групп отличаются. То есть, существует статистически значимое различие в качестве краски между продуктами.

Шаг 2: Тип шкалы и выборка


- Тип шкалы: В данном случае, шкала измерения - метрическая, так как мы имеем количественные данные (количество воздействий).
- Выборка: Выборка независимая, так как результаты испытаний для разных продуктов не зависят друг от друга.

Шаг 3: Подготовка данных в R


Теперь мы подготовим данные в R. Вводим данные в формате data.frame.


Теперь мы можем провести дисперсионный анализ с помощью функции и .

  1. :

  2. :

  3. :

  • Если p-значение (p-value) меньше уровня значимости α = 0.05, то мы отвергаем нулевую гипотезу и принимаем альтернативную гипотезу, что означает, что существует статистически значимое различие в качестве краски между продуктами.
  • Если p-значение больше 0.05, то мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу, что указывает на отсутствие статистически значимых различий.

Таким образом, мы провели дисперсионный анализ для проверки различий в качестве краски между продуктами компании и конкурентами. Результаты анализа помогут компании принять решение о выпуске нового продукта на рынок.

Выбери предмет