Читайте также:
|
|
Наши данные представляют собой наблюдаемые частоты, объединенные в I X J X К ячейках. Мы пишем fijk для наблюдаемой частоты в ячейке (i,j,К), которая принадлежит строке I, столбцу j и
[40]
слою k, в таблице с тремя входами. А соответствующую вероятность для отдельного наблюдения, выбранного из совокупности случайно, оказаться в этой ячейке обозначим pijk.
Теперь появились два класса условных сумм. Первый-условные суммы по переменным, которые представляют собой итоги по строкам, столбцам или слоям, например,
(4.1)
с соответствующими условными вероятностями p0jk. Второй класс - условные суммы, представляющие полные срезы таблицы с тремя входами, например,
(4.2)
c вероятностью р00k.
Т а б л и ц а 4.1. Фиктивный набор данных, демонстрирующих взаимную независимость А, В к С
C1 | C2 | |||||
B1 | B2 | Всего | B1 | B2 | Всего | |
A1 A2 | ||||||
Всего |
Рассмотрим эти фиктивные данные из табл. 4.1. Здесь есть четыре условных итога для переменной В. Вот они: f101=24, f201=16, f102=36, f202=24.. Существуют два двухфакторных условных итога для переменной С, которые равны: f001=40 и f002=60. Соответственные двухфакторные суммы для А видны гораздо лучше при другом способе представления данных, показанном в табл. 4.2, где сразу видно, что f100=60, а f200=40.
Т а б л и ц а 4.2. Иное представление табл. 4.1
А1 | А2 | |||||
В1 | В2 | Всего | В1 | В2 | Всего | |
С1 С2 | ||||||
Всего |
[41]
Дата добавления: 2015-09-01; просмотров: 44 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
СРАВНЕНИЕ МЕР СВЯЗИ | | | УСЛОВНАЯ НЕЗАВИСИМОСТЬ |