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연결 함수는 데이터에 가장 적합한 모형을 찾기 위해 사용합니다. 적합도 통계량은 서로 다른 연결 함수를 사용하여 적합치를 비교하기 위해 사용합니다. 특정 연결 함수는 경험적인 이유로 또는 원칙에 있어 특별한 의미를 가지고 있기 때문에 사용할 수도 있습니다.
로짓 연결 함수의 한 가지 장점은 모형에 있는 각 예측 변수의 승산비 추정치를 제공한다는 것입니다.
반응 정보는 분석에 데이터가 얼마나 있는지 조사하는 데 사용합니다. 각 수준의 발생 횟수가 많은 상대적으로 큰 랜덤 표본은 일반적으로 모집단에 대한 보다 정확한 추측을 제시합니다.
요인 정보 표는 설계의 요인, 수준의 수, 그리고 수준의 값을 표시합니다. 요인은 요인 수준이라고 하는 제한된 수의 값만 가질 수 있습니다. 요인 수준은 텍스트 또는 숫자일 수 있습니다. 숫자 요인이 많은 값을 사용할 수 있어도 실험에서는 제어된 값 몇 개만 사용합니다.
요인 정보 표는 분석의 수준 수를 확인하는 데 사용합니다. 예를 들어 품질 분석가가 제조 공정 중에 플라스틱 강도에 영향을 미칠 수 있는 요인을 연구할 계획입니다. 분석가는 첨가제를 포함합니다. 첨가제는 유형 A 또는 유형 B일 수 있는 범주형 변수입니다.
| 요인 | 수준 | 값 |
|---|---|---|
| 첨가제 | 2 | A, B |
요인은 교차 또는 내포 요인일 수 있습니다. 한 요인의 각 수준이 다른 요인의 각 수준과 함께 발생하는 경우, 두 요인은 교차됩니다. 한 요인의 여러 수준이 두 번째 요인의 한 수준에만 나타나면 두 요인은 내포됩니다. 예를 들어 기계와 조작자가 설계에 포함된 경우, 모든 조작자가 모든 기계를 사용하면 두 요인은 교차됩니다. 그러나 기계마다 조작자 집합이 다르면 조작자가 기계에 내포됩니다.
요인 정보 표에서 괄호는 내포 요인을 나타냅니다. 예를 들어 표준(평가자)은 표준이 평가자 내에 내포됨을 나타냅니다. 이 맥락에서 내포는 각 평가자에게 전용 표준 부품 집합이 있음을 나타냅니다. 내포된 요인의 요인 수준은 각 내포 수준에 대해 반복되므로 내포 요인에 대한 수준 수가 증가합니다. 이 예에서는 각 평가자에게 5개의 표준이 있지만, 표준이 평가자에 내포되어 있으므로 표준의 수준은 20개입니다.
| 요인 | 수준 | 값 |
|---|---|---|
| 표준(평가자) | 20 | 1(은혜), 2(은혜), 3(은혜), 4(은혜), 5(은혜), 1(병규), 2(병규), 3(병규), 4(병규), 5(병규), 1(우진), 2(우 진), 3(우진), 4(우진), 5(우진), 1(민수), 2(민수), 3(민수), 4(민수), 5(민수) |
| 평가자 | 4 | 은혜, 병규, 우진, 민수 |
자세한 내용은 요인 및 요인 수준, 요인, 교차 요인 및 내포 요인의 정의 및 고정 요인과 변량 요인의 차이에서 확인하십시오.
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