Fixed or Random Factor? The statist

Fixed or Random Factor? The statistical model, Equation 3.2, describes two different
situations with respect to the treatment effects. First, the a treatments could have been
specifically chosen by the experimenter. In this situation, we wish to test hypotheses about the
treatment means, and our conclusions will apply only to the factor levels considered in the
analysis. The conclusions cannot be extended to similar treatments that were not explicitly
considered. We may also wish to estimate the model parameters (, i, 2). This is called the
fixed effects model. Alternatively, the a treatments could be a random sample from a larger
population of treatments. In this situation, we should like to be able to extend the conclusions
(which are based on the sample of treatments) to all treatments in the population,
yij
N(  i, 2)
yij    i  iji  1, 2, . . . , a
j  1, 2, . . . , n
i    i, i  1, 2, . . . , a
yij  i  iji  1, 2, . . . , a
j  1, 2, . . . , n
3.2 The Analysis of Variance 69
70 Chapter 3 ■ Experiments with a Single Factor: The Analysis of Variance
whether or not they were explicitly considered in the analysis. Here, the i are random variables,
and knowledge about the particular ones investigated is relatively useless. Instead, we
test hypotheses about the variability of the i and try to estimate this variability. This is called
the random effects model or components of variance model. We discuss the single-factor
random effects model in Section 3.9. However, we will defer a more complete discussion of
experiments with random factors to Chapter 13.

Kết quả (Việt) 2:

Yếu tố cố định hoặc ngẫu nhiên? Các mô hình thống kê, Equation 3.2, mô tả hai khác nhau
các tình huống liên quan đến hiệu quả điều trị với. Đầu tiên, các phương pháp điều trị một có thể đã được
lựa chọn đặc biệt của người thí nghiệm. Trong tình hình này, chúng tôi muốn kiểm tra giả thuyết về
điều trị có nghĩa là, và kết luận của chúng tôi sẽ chỉ áp dụng cho các mức độ yếu tố xem xét trong
phân tích. Các kết luận không thể được mở rộng để điều trị tương tự mà không được một cách rõ ràng
xem xét. Chúng tôi cũng có thể để ước tính các thông số mô hình (?,? I,? 2). Điều này được gọi là
mô hình tác động cố định. Ngoài ra, các phương pháp điều trị một có thể là một mẫu ngẫu nhiên từ một lớn hơn
dân số của phương pháp điều trị. Trong tình huống này, chúng ta nên như thế để có thể mở rộng các kết luận
(mà là dựa trên các mẫu của phương pháp điều trị) cho tất cả các phương pháp điều trị trong dân số,
yij
N (??? I,? 2)
yij? ? ? ?tôi ? ? ij? i? 1, 2,. . . , Một
j? 1, 2,. . . ,
N? I? ? ? ? i, i? 1, 2,. . . , Một
yij? ?tôi ? ? ij? i? 1, 2,. . . , Một
j? 1, 2,. . . , N
3.2 Phân tích phương sai 69
70 Chương 3 ■ Các thí nghiệm với một đơn tố: Phân tích phương sai
hay không mà họ đã được xem xét một cách rõ ràng trong phân tích. Ở đây, các? I là các biến ngẫu nhiên,
và kiến thức về những cái đặc biệt điều tra là khá vô dụng. Thay vào đó, chúng tôi
kiểm tra các giả thuyết về sự thay đổi của các? I và cố gắng để ước lượng biến đổi này. Điều này được gọi là
mô hình hiệu quả ngẫu nhiên hoặc các thành phần của mô hình phương sai. Chúng tôi thảo luận về duy nhất một hệ
mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên tại mục 3.9. Tuy nhiên, chúng tôi sẽ hoãn một cuộc thảo luận đầy đủ hơn về
các thí nghiệm với các yếu tố ngẫu nhiên của Chương 13.