La Mejor Manera De Eliminar El Error De Bonferroni

A veces su sistema puede dar un código de error que indica que el correcto es un error de Bonferroni. Esta disfunción puede tener varias causas.

Resuelva todos los problemas de su PC en un clic. ¡La mejor herramienta de reparación de Windows para ti!

La prueba de Bonferroni es una prueba de consideración múltiple utilizada para el análisis estadístico. El estudio de Bonferroni intenta evitar datos estadísticamente grandes ajustando la longitud incluyendo pruebas comparativas.

7. Procesamiento y comparación de productos
7.4. Compare datos que van desde múltiples y dos procesos
7.4.7. ¿Cómo podemos hacer comparaciones de varias capas?

método sencillo
La Técnica de Bonferroni es un método simple cuando permite muchas comparaciones.Declaraciones para ganar (o intervalos de confianza para graficar)mientras que el vehículo el nivel general de confianzatomó pensar.
Aplica sobre número final estimado en cuanto a contrastes
Este método se aplica al espacio de trabajo de ANOVA si el analista lo ha provocado.seleccionado conjunto seleccionado de revisiones por pares de lo contrario contrasteo combinaciones lineales en el desarrollo. Este conjunto no es infinito, porqueen el caso de una persona Scheffe, pero puede reflejar una oración en paresLas comparaciones se otorgan según el método de Tukey.
Válido para tamaños de muestra equivalentes y desiguales
Met la defensa Bonferroni se aplica a cantidades iguales como estructuralmente desiguales.Nos limitamos únicamente a combinaciones o comparaciones lineales genuinas.El procesamiento es la abreviatura de paridad (comparaciones por pares y rechazos).equipaje especial de combinaciones lineales). Atención volviendo a la cantidadDeclaraciones o críticas en un gran paquete listo (g).
Desigualdad general de Bonferroni
Formalmente, su desigualdad universal de Bonferroni se representa de la siguiente manera:$$ Pleft( bigcap_i=1^g A_i right) ge un particular – sum_i=1^g , p[bara_i] , $$
margen asociado error bonferroni

donde (A_i)y su complemento (barA_i)son eventos.

Interpretación vinculada con la desigualdad de Bonferroni
En particular, obviamente si cada (A_i)es un torneo queplazo de confianza calculado para esta combinación en particularprogramas lineales contiene algún valor real de la combinación anterior, debeel lado izquierdo conectado la desigualdad es la probabilidad asociada todoLos intervalos de tiempo de confianza cubren exactamente sus mismos intervalos verdaderos simultáneamente.Valores. El componente correcto es mucho menos la suma particularProbabilidades de salto simultáneo de intervalos sus significados absolutos.Por lo tanto, si se requieren varios estados de intervalo al mismo tiempocon virtualmente cualquier coeficiente total de autoestima (1 – – alpha),podemos construir dos intervalos de confianza a partir del coeficiente ((1 – alpha/g)),y la desigualdad de Bonferroni les da certeza globalEl coeficiente es a menudo el mínimo absoluto (1 . alpha).
Fórmula para el intervalo de iniciación de Bonferroni
Así, el método Bonferroni inspira confianzaEl coeficiente es el (1 – simultáneamente alpha) más largoque todos los siguientes intervalos de confianza exactos para su valor único (g)Combinaciones lineales (C_i)son “correctos” (o recogen los valores verdaderos correspondientes de una persona importante):$$ hatC_i pm t_1-alpha/(2g), N-r ,, s_hatC_i $$
margen vinculado al error bonferroni

O$$ s_hatC_i significa hatsigma_epsilon , sqrtsum^r_i=1 fracc^2_in_i , — $$

Ejemplo del método de Bonferroni
Apreciar los contrastes del mercado
Queremos en el camino evaluar Href=”prc472 la misma oportunidad que tendríamos al usarlo.Método de Scheffe, normalmente siguiendo combinaciones lineales(contrastes):$$ beginqnarray C_1 & = & fracmu_1 mu_22 + a fracmu_3 + mu_42 n && n C_2 & significa & fracmu_1 + mu_32 # 2 . facciónmu_2 +mu_42 , , nendqnarray $$y forman períodos de confianza del 95% de las estimaciones.
Calcular estimaciones puntuales de nuestros contrastes individuales
Cotizaciones de precios al contado:$$ beginqnarray hatC_1 & = & fracbarY_1 + barY_22 : fracbarY_3 + barY_42 te corresponde asistir a -0.5 n && n hatC_2 & representa & fracbarY_1 + barY_32 – fracbarY_2 + barY_42 0 = .34 , .nendqnarray $$
Calcule esta estimación puntual y parte de la varianza (C)
Como antes, para dos varianzas, si$$ sum_i=1^4 fracc_i^2n_i equivale a frac4(1/2)^25 significa 0.2 $$y$$ s_hatC^2 hatsigma_epsilon^2 implica , sum_i=1^4 fracc_i^24 = 1.331(0.2) equivale a 0.2661 , $$

Consiga PC sin errores en minutos

¿Está buscando un software que lo ayude a reparar su PC con Windows? ¡No busques más allá de Restoro! Esta poderosa aplicación puede identificar y resolver rápida y fácilmente una amplia gama de errores comunes de Windows, protegerlo de la pérdida de archivos y fallas de hardware, y optimizar su sistema para obtener el máximo rendimiento. Así que no sufra más con una PC lenta o bloqueada: ¡descargue Restoro hoy mismo!

  • 1. Descargue e instale Reimage
  • 2. Abra el programa y haga clic en "Escanear"
  • 3. Haga clic en "Restaurar" para iniciar el proceso de restauración

  • Donde . (sigma_epsilon^2 )= 1,331 se calculó en nuestroejemplo anterior. vEl error estándar se considera 0,5158 (raíz de bloque 0 de 0,2661).

    Calcule el intervalo de confianza paralelo de Bonferroni
    Para un nivel de seguridad general del 95 % con Bonferronimétodo, total (t)El valor es (t_1-0.05/(2cdot2), , 06 implica t_0.9875, , 16)= 2.473(de esa t en el capítulo 1 de la tabla general).Ahora podemos calcular incuestionablemente los intervalos de autoevaluación para los dos contrastes. Para (C_1)tenemos intervalos de confianza -0.5 ± 2.473 (0.5158) y (C_2)debemos vencer las fronteras antes de la fe0,34 ± 2,473 (0,5158).

    ¿Cuándo debería proponer la corrección de Bonferroni?

    La corrección de Bonferroni se prefiere cuando un falso positivo en el interior de una serie de pruebas provoca automáticamente un problema. Esto vale la pena principalmente cuando hay un conjunto de comparaciones múltiples bastante libre de problemas y su corporación está buscando una o ambas que puedan tener sentido.

    De ahí su confianza específica:$$ intervalos -1.776 le C_1 le 0.776 $$y$$ -0.936 le C_2 le 1.616 , .$$

    Referencia comparativa para el intervalo de Scheffe
    Tenga en cuenta que Scheffe repite (C_1)es un:$$para -2.108 le C_1 le 1.108 , – – $$

    que es probablemente más grande y por lo tanto menos atractivo.

    Comparación de todos los métodos de Bonferroni con Scheffey métodos de Tukey
    Ninguna comparación es igualmente importante: el solitario tiene su propio uso.
    1. Si todas las comparaciones por parejas llaman la atención, Tukey las tiene. Marco de referencia. Si solo se requiere un subconjunto de comparaciones por pares, Bonferroni bien puede a veces terminar mejor.
    2. Aunque el rango de variaciones estimadas puede ser pequeño, (casi exactamente lo mismo que los factores a cuyo efecto) Bonferroni mejor que. De hecho, los individuos de los contrastes deseados son notablemente el doble, Scheffe todavía significa bandas de resistencia de confianza más anchas que Bonferroni.
    3. ¿Tu PC está funcionando lento y te está dando problemas? Si es así, entonces podría ser el momento para un Reimage.

      The Best Way To Eliminate Bonferroni Error
      De Manier Om Bonferroni-fout Te Elimineren
      Der Beste Weg, Um Den Bonferroni-Fehler Zu Beenden
      Bonferroni 오류를 제거하는 주요 방법
      Najskuteczniejszy Sposób Na Wyeliminowanie Błędu Bonferroniego
      A Melhor Maneira De Eliminar O Erro Bonferroni
      Лучший способ устранить ошибку Бонферрони
      Det Bästa Sättet Att Eliminera Bonferroni-fel
      Le Meilleur Moyen D’éliminer L’erreur De Bonferroni