試驗(yàn)設(shè)計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要分支,通過試驗(yàn)人們可以更好地了解自然。在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、生物、醫(yī)藥、機(jī)械制造等領(lǐng)域,試驗(yàn)設(shè)計(jì)得到了廣泛的應(yīng)用。例如在醫(yī)藥工作中,二水平的析因試驗(yàn)多用于篩選最佳治療方案、藥物配方等,大大縮減研究時(shí)間與成本。本文主要研究的是重復(fù)二水平析因試驗(yàn),每個(gè)因子只有兩個(gè)水平,每次試驗(yàn)重復(fù)多次,得到多個(gè)響應(yīng),根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)響應(yīng)均值和方差的因子系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),分析各個(gè)因子對(duì)響應(yīng)是否有影響。現(xiàn)有的幾種方法對(duì)原假設(shè)的檢驗(yàn)過于保守或過于激進(jìn),本文將用參數(shù)Bootstrap推斷和Fiducial推斷方法以及學(xué)生化極大模檢驗(yàn)、z檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)方法對(duì)原假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn),并通過數(shù)值模擬比較這幾種方法的精確性與穩(wěn)定性。模擬結(jié)果表明,在位置模型中,每一種方法都有檢驗(yàn)效果好的情況,當(dāng)樣本數(shù)較小時(shí)t檢驗(yàn)法較參數(shù)Bootstrap方法更穩(wěn)健,學(xué)生化極大模檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)法的檢驗(yàn)效果不穩(wěn)定,總體上參數(shù)Bootstrap方法檢驗(yàn)效果更好;在散度模型中,參數(shù)Bootstrap和Fiducial方法的檢驗(yàn)效果都比較理想。 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.1位置模型的因子半正態(tài)圖

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文44圖4.1散度模型的因子半正態(tài)圖散度模型的因子半正態(tài)圖很難看出哪些因子是顯著的。如果把散度模型中的IER控制在0.05，，從表4.15的數(shù)值都大于0.05，所以FM方法和ZM方法的檢驗(yàn)結(jié)果都是無顯著因子。將EER控制在0.05，F(xiàn)M1、FM2、ZM方法都接受了原假設(shè)017H:0，這幾種方法對(duì)此例因子效應(yīng)的檢驗(yàn)是相同無顯著因子。表4.15FM和TM方法檢驗(yàn)的p值方法ABCABACBCABCFM0.66740.86690.06460.42480.18260.19650.0950ZM0.68600.87930.06480.43550.18320.20390.0956為了討論多重假設(shè)檢驗(yàn)，找到BH算法中的h，我們將上述p值進(jìn)行處理得到以下數(shù)組c0.4534,0.3344,0.4275,0.3568,0.6097,0.8003,0.8793d0.4522,0.3325,0.4261,0.3439,0.5947,0.7786,0.8669數(shù)組c為是由Fiducial方法的P值所得，數(shù)組b為是由修正后的Z型檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值所得，兩組數(shù)都大于0.05，所以兩種方法都顯示無顯著因子，那么ABH算法與BH算法結(jié)果相同。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Fiducial generalized p-values for testing zero-variance components in linear mixed-effects models[J]. Xinmin Li,Haiyan Su,Hua Liang.  Science China（Mathematics）. 2018(07)
[2]限制參數(shù)空間上的Fiducial推斷[J]. 李新民,李國英,徐興忠.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2005(06)



本文編號(hào)：3035716