Bonferroni 오류를 제거하는 주요 방법

때때로 귀하의 소중한 시스템은 완전한 Bonferroni 오류가 있음을 나타내는 좋은 오류 코드를 생성할 수 있습니다. 이 문제는 여러 가지 원인이 될 수 있습니다.

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Bonferroni 테스트는 통계 분석을 위해 소유한 다중 비교 테스트입니다. Bonferroni의 연구는 기본적으로 비교 테스트의 길이를 조정하는 통계적으로 유의미한 데이터를 방지하려고 합니다.

7. 제품의 정교함 및 비교
7.4. 여러 프로세스 또는 두 프로세스의 데이터 비교
7.4.7. 다중 비교를 할 수 있는 방법은 무엇입니까?

<범위="-1">

간단한 방법
Bonferroni 기술은 많은 비교로 인해 허용되는 간단한 방법입니다.달성할 진술(또는 계획할 믿음 간격)표준 수준의 신뢰를 유지하면서돌보았다.
예상되는 최종 대비 수에 적용됩니다.
이 절차는 분석가가 수행했는지 여부에 관계없이 ANOVA 작업 공간에 적용됩니다.대조하지 않는 경우 선택 쌍별 비교 세트를 선택했습니다.또는 사전에 선형 조합. 이것은 무한하지 않습니다. 왜냐하면그의 여행 가방 Scheff에 있지만 쌍으로 게시물 제목을 모방 할 수 있습니다.Tukey의 방법에 따라 비교가 제공됩니다.
동일하고 경사진 샘플 크기에 유효
Met d Bonferroni는 동일하고 구조적으로 불균형한 양을 사용합니다.우리는 진정한 선형 옵션이나 비교로만 자신을 제한합니다.처리는 평등을 의미합니다(쌍별 비교 및 ​​기각직선 조합의 특별한 경우). 그 양에 주목하라준비된 계획의 진술 또는 비판 (g).
일반 Bonferroni 부등식
공식적으로 보편 Bonferroni 부등식은 다음과 같이 표현됩니다.$$ Pleft( bigcap_i=1^g A_i right) ge 4 – sum_i=1^g , p[bara_i] , $$<중>
오차 bonferroni

여기서 (A_i)그리고 그것은 정말로 보수 (barA_i)이벤트입니다.

Bonferroni 부등식의 해석
특히 모든 (A_i)하는 토너먼트입니다이 특정 조합에 의해 계산된 신뢰 구간선형 절차에는 이 조합의 실제 값이 약간 포함되어 있으므로 모든 사람은 다음을 수행해야 합니다.부등식의 왼쪽은 모든 것의 확률입니다.Confidence 약간의 시간 간격은 해당하는 실제 기간을 동시에 포함합니다.가치. 오른쪽은 중요한 로트에서 합계를 뺀 것입니다.간격의 실제 의미를 건너뛸 확률이 많습니다.따라서 여러 간격 상태가 동시에 필요하면완벽한 자존감 계수 (1 – alpha),계수 ((1 ( space alpha/g)) 를 사용하여 두 개의 신뢰 구간을 늘릴 수 있습니다.그리고 Bonferroni의 부등식은 하나의 세계적인 확실성을 제공합니다.계수는 전체 최소값 (1 – alpha)입니다.
Bonferroni의 개시 간격 공식
따라서 Bonferroni 방법은 자신감을 불러일으킵니다.계수는 가장 빠른 (1 – 동시에 alpha)입니다.단일 값 (g)에 대한 다음 모든 예상 구간선형 품종 (C_i)”올바른”(또는 사람의 동일한 진정한 가치를 포착):$$ hatC_i pm t_1-alpha/(2g), N-r ,, s_hatC_i $$
오류 bonferroni와 유사한 여백

또는$$ s_hatC_i는 hatsigma_epsilon , sqrtsum^r_i=1 fracc^2_in_i , — $$와 같습니다.

본페로니 방법의 예
시장 대비를 이해하십시오
우리는 Href=”prc472 그것을 사용할 때와 같은 방식으로 평가하기를 원합니다.Scheff 방법, 종종 선형 조합 후(대조):$$ beginqnarray C_1 & 같음 & fracmu_1 mu_22 + room ) fracmu_3 + mu_42 n && n C_2 & 기술 & fracmu_1 + mu_32 7 . factionmu_2 +mu_42 , , nendqnarray $$추정과 관련된 방법 95% 신뢰 구간.
개별 대비의 추정점 계산
현물 가격 견적:$$ beginqnarray hatC_1 &은 & fracbarY_1 + barY_22부터 fracbarY_3 + barY_42까지 -0.5에 해당함을 의미합니다. n && n hatC_2 &는 & fracbarY_1 + barY_32 – fracbarY_2 + barY_42 0 = .34 , .를 의미합니다.endqnarray $$
점 추정값과 (C) 유형을 계산합니다.
이전과 같이 두 가지 대조에 대해 내가$$ sum_i=1^4 fracc_i^2n_i = frac4(1/2)^25는 0.2 $$를 의미합니다.그리고$$ s_hatC^2 hatsigma_epsilon^2 = , sum_i=1^4 fracc_i^24 = 1.331(0.2)는 0.2661 , $$를 의미합니다.<중>

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  • 1. Reimage 다운로드 및 설치
  • 2. 프로그램을 열고 "스캔"을 클릭하십시오.
  • 3. 복원 프로세스를 시작하려면 "복원"을 클릭하십시오.

  • 여기서, (sigma_epsilon^2 )= 1.331은 이미 계산되었습니다.이전 예. V잘 알려진 오류는 0.5158(0.2661의 0 블록 하트)입니다.

    Bonferroni의 병렬 신뢰 구간 계산
    Bonferroni를 사용하여 95%의 전체 신뢰 수준방법, 실수 (t)관련성은 (t_1-0.05/(2cdot2), , 16이며 이는 t_0.9875, , 16)= 2.473(이 t에서 표의 1장 정도).이제 두 가지 대조에 관한 자체 평가 간격을 계산해야 합니다. (C_1)의 경우신뢰 구간 -0.5 ± 2.473(0.5158)과 함께 (C_2)우리는 믿음이 있기 전에 이 특정한 국경을 정복해야 합니다0.34 ± 2.473(0.5158).

    본페로니 보정을 언제 사용해야 하나요?

    Bonferroni 수정은 테스트의 생식 주기에서 하나의 위양성이 자동으로 위기를 유발하면 가장 적합합니다. 이것은 다중 비교와 관련이 있는 상당히 간단한 세트가 있고 아마도 의미가 있는 한두 가지를 갈망할 때 가장 유용합니다.

    따라서 그들의 확신:$$ 시간 -1.776 le C_1 le 0.776 $$그리고$$ -0.936 le C_2 le 1.616 , .$$

    <중>

    Scheff 구간에 대한 비교 벤치마크
    어떤 전문가가 Scheff가 (C_1)를 반복한다고 언급하는지 주목하십시오.이다:$$-2.108 le C_1 le 1.108 , ! $$

    더 넓어서 덜 매력적으로 보입니다.

    모든 Bonferroni 프로그램과 Scheffe의 비교및 Tukey 방법
    비교는 일반적으로 똑같이 중요하지 않습니다. 각각은 고유한 용도가 있습니다.
    <올>

  • 대부분의 쌍별 비교가 흥미롭다면 Tukey가 함께 제공합니다. 뼈대. 쌍대 비교의 일부만 필요한 경우 때때로 Bonferroni가 더 나을 수 있습니다.
  • 현재 예상 대비 범위가 작을 수 있지만 (실제 그 효과와 거의 동일) Bonferroni 보다 효과적입니다. 사실 그 외에 원하는 대비가 얼마나 믿을 수 없을 정도로 두 배나 많은지, Scheff는 여전히 보다 넓은 저항 밴드의 신뢰 수준을 보여줍니다. 본페로니.
  • PC가 느리게 실행되어 슬픔을 느끼고 있습니까? 그렇다면 Reimage을 위한 시간이 될 수 있습니다.

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