Varyans bileşenlerinin negatif kestirilme olasılıkları için bir simülasyon araştırması

Abstract

Varyans analizi, birçok alana uyarlanan bir istatistik analiz yöntemidir. Bu yöntem, ürün kalitesi geliştirmede, gıda kalite kontrol iyileştirmelerinde, tohum, bitki ve hayvan ıslahı araştırmalarında, optimizasyon çalışmalarında ve daha birçok alanda etkili ve verimli bir test etme aracıdır. Bu aracın en temel unsuru, varyans bileşenlerinin öngörümü için sıklıkla kullanılan yöntemlerden biri olan, ANOVA kestiricileri olarak bilinen ve kestirimleri VA (Varyans Analizi) tablosundaki kareler ortalamalarının beklenen değerlerinden hesaplayan yöntemdir. Varyans çözümlemesi için yapılan tüm varsayımlar geçerli olsa bile bu yöntem ile negatif varyans bileşeni kestirimi elde etme olasılığı bulunmaktadır. Bu çalışmada dengeli tek etkenli tam rastgele deney için ( ˆ 0) 2 P σ τ < olarak tanımlanabilen bu olasılığın, her deneme ile yapılan tekrar sayısına (n) ve 2 σ ’ye bağlı olarak nasıl değiştiği, yapılan varsayımların sağlandığı bir kitleden çekilen örneklemler ile yapılacak bir simülasyon çalışması ile araştırılmaktadır.

Variance analysis (VA), which can be adaptive on many research areas, is an important statistical analysis method. This method is an effective and productive to put to test appliance for product quality improvement, food quality control enrichment, seed, plant, and animal culture refining, optimization, and other many areas. The best factor for VA tool is, known as ANOVA approximations which calculated from expected value of mean squares tables, a method the prediction of components of variance. Even all assumption viable for variance analysis, it is possible to take negative variance for variance components. In this study, the probability for experiment model for balanced unique factor exactly randomly defined as in the form of ( 0) 2 P σ τ < is depend on n , the number of the repetition, and 2 σ . For that reason a simulation experiment will be planned and results about parameters have been investigating.