Лучший способ устранить ошибку Бонферрони

Иногда ваша система может получить код ошибки, указывающий на то, что произошла ошибка Бонферрони. У этой проблемы может быть несколько причин.

Решите все проблемы с вашим ПК в один клик. Лучший инструмент для восстановления Windows для вас!

Тест Бонферрони — это тест множественной дифференциации, используемый для статистического анализа. В исследовании Бонферрони делается попытка предотвратить статистически полезные данные путем корректировки длины, связанной со сравнительными тестами.

<тд colspan="2"> 7. Обработка и сравнение товаров
7.4. Сравнить данные по нескольким и двум процессам
7.4.7. Как мы можем сравнивать количество?

<диапазон="-1"> <дт>Простой метод

<дт>Техника Бонферрони — это простой метод, который позволяет проводить множество сравнений.Утверждения, которые необходимо иметь (или доверительные интервалы для построения)при этом заботясь об общем уровне довериявоспользовался помощью. <дт>Применяется к предполагаемому окончательному числу, связанному с контрастами

<дт>Этот метод применяется к рабочему пространству ANOVA, если аналитик достиг этого.выбранный выбранный набор попарных уподоблений иначе контрастили линейные комбинации в авансе. Это множество не бесконечно, потому чтов собственном случае Шеффе, но может имитировать предложение парамиСравнения частные по методу Тьюки. <дт>Действительно для совпадающих и неравных размеров выборки

<дт>Встреченное в Бонферрони относится к равным в сочетании со структурно неравными количествами.Мы ограничиваемся только прочувствованными линейными комбинациями или сравнениями.Паритетность подходов к обработке (попарные сравнения и отклоненияособые страдающие линейными комбинациями). Обратите внимание – количествоЗаявления или критические анализы практически в любом готовом пакете (g). <дт>Общее неравенство Бонферрони

<дт>Формально одно конкретное универсальное неравенство Бонферрони представляется следующим образом:$$ Pleft( bigcap_i=1^g A_i right) ge конкретный – sum_i=1^g , p[bara_i] , $$<средний>
маржа, связанная с ошибкой bonferroni

где (A_i)и его дополнение (barA_i)являются событиями.

<дт>Интерпретация с использованием неравенства Бонферрони

<дт>В частности, в случае, когда каждый (A_i)это турнир, которыйдоверительный повтор, рассчитанный для этой конкретной комбинациилинейные страховые полисы содержат некоторое истинное значение комбинации, вы должнылевая часть, созданная неравенством, представляет собой вероятность, связанную со всемДоверительные временные интервалы охватывают соответствующие им истинные интервалы одновременно.Ценности. Правильная позиция много минус вся суммаВероятности одновременного пропуска интервалов и их фактические значения.Следовательно, если одновременно может потребоваться несколько состояний интервалас фактическим суммарным коэффициентом самооценки (1 (пробел) альфа),можно построить два доверительных интервала с коэффициентом ((1 – alpha/g)),и неравенство Бонферрони дает им глобальную уверенностьКоэффициент действительно является абсолютным минимумом (1 – альфа). <дт>Формула для начального интервала Бонферрони

<дт>Таким образом, метод Бонферрони внушает довериеКоэффициент самый гладкий (1 – одновременно альфа)что все большинство следующих доверительных интервалов для одного конкретного однозначного (g)Линейные комбинации (C_i)являются «правильными» (или найти соответствующие истинные значения конкретного человека):$$ hatC_i pm t_1-alpha/(2g), N-r ,, s_hatC_i $$
запас на ошибку bonferroni

Или$$ s_hatC_i равно hatsigma_epsilon , sqrtsum^r_i=1 fracc^2_in_i , — $$

<дт>

<дт>Пример метода Бонферрони <дт>Цените рыночные контрасты

<дт>Мы хотим, чтобы он мог оценивать Href=”prc472 в той же форме, что и при его использовании.Метод Шеффе, часто следующий за линейными комбинациями(контрасты):$$ beginqnarray C_1 & = & fracmu_1 mu_22 + 1 ) fracmu_3 + mu_42 n && n C_2 & означает & fracmu_1 + mu_32 до . фракцияmu_2 +mu_42 , , nendqnarray $$и формируют 95% доверительные экземпляры оценок. <дт>Расчетные оценки наших индивидуальных контрастов

<дт>Котировки спотовых цен:$$ beginqnarray hatC_1 & = & fracbarY_1 + barY_22 включая fracbarY_3 + barY_42 соответствует действительно -0.5 n && n hatC_2 & подразумевает & fracbarY_1 + barY_32 – fracbarY_2 + barY_42 0 = .34 , .nendqnarray $$ <дт>Вычислите эту точечную оценку и эту дисперсию (C)

<дт>Как и прежде, для двух несоответствий, если я$$ sum_i=1^4 fracc_i^2n_i равно frac4(1/2)^25 означает 0,2 $$и$$ s_hatC^2 hatsigma_epsilon^2 равно , sum_i=1^4 fracc_i^24 = 1,331(0,2) метод 0,2661 , $$<средний>

Получить компьютер без ошибок за несколько минут

Ищете программное обеспечение, которое поможет вам починить компьютер с Windows? Не ищите дальше, чем Ресторо! Это мощное приложение может быстро и легко выявлять и устранять широкий спектр распространенных ошибок Windows, защищать вас от потери файлов и аппаратных сбоев, а также оптимизировать вашу систему для достижения максимальной производительности. Так что больше не мучайтесь с медленным или зависающим ПК - скачайте Restoro сегодня!

  • 1. Скачайте и установите Reimage
  • 2. Откройте программу и нажмите "Сканировать"
  • 3. Нажмите "Восстановить", чтобы начать процесс восстановления.

  • Где также, (sigma_epsilon^2 )= 1,331 был рассчитан в нашемпредыдущий пример. вСтандартная ошибка должна быть 0,5158 (корень блока 0 из 0,2661).

    <дт>Вычислить параллельный доверительный интервал Бонферрони

    <дт>Для общего уровня доверия 95% с использованием Bonferroniметод, точный (t)Значение равно (t_1-0,05/(2cdot2), , 17 подразумевает t_0,9875, , 16)= 2,473(от этого конкретного t в главе 1 которого таблица).Теперь мы можем рассчитать наши собственные интервалы самооценки для двух контрастов. Для (C_1)имеем доверительные интервалы -0,5 ± 2,473 (0,5158) и (C_2)мы должны победить границы перед верой0,34 ± 2,473 (0,5158).

    Когда следует применять поправку Бонферрони?

    Поправка Бонферрони наиболее эффективна, когда один ложноположительный результат внутри серии тестов автоматически создает проблему. Это в основном эффективно, когда есть довольно простой набор множественных сравнений, и семьи ищут одно, одно или два, которые могут иметь смысл.

    Отсюда уверенность:$$ интервалы -1,776 le C_1 le 0,776 $$и$$ -0,936 le C_2 le 1,616 , .$$

    <средний> <дт>Сравнительная ссылка для интервала Шеффе

    <дт>Обратите внимание, что Шеффе повторяет (C_1)является:$$для -2,108 le C_1 le 1,108 , $$

    который, вероятно, больше и, следовательно, менее привлекателен.

    <дт>

    <дт>Сравнение всех методов Бонферрони с Шеффеи методы Тьюки <дт>

    <дт> <дт>Ни одно сравнение не является одинаково важным — каждое из них имеет свое применение.

    <дт><ол>

  • Если все попарные сравнения поучительны, они есть у Тьюки. Рамки. Если требуется просто подмножество попарных сравнений, Бонферрони иногда может быть просто лучше.
  • Хотя диапазон оценочных различий может быть небольшим, (приблизительно те же факторы, что и большинство эффектов) Бонферрони лучше чем. На самом деле элемент из желаемых контрастов волшебным образом в два раза больше, Шеффе по-прежнему показывает телепрограммы, что полосы сопротивления доверия шире, чем Бонферрони.
  • Ваш компьютер работает медленно и огорчает вас? Если да, то, возможно, пришло время для 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
    La Mejor Manera De Eliminar El Error De Bonferroni
    Det Bästa Sättet Att Eliminera Bonferroni-fel
    Le Meilleur Moyen D’éliminer L’erreur De Bonferroni
    г.