Õpiobjektid -> Sissejuhatus üldiste lineaarsete mudelite teooriasse

SISSEJUHATUS ÜLDISTE LINEAARSETE MUDELITE TEOORIASSE


Õpiobjekti kirjeldus
Õpijuhis
 
Sissejuhatus
1. Põhimõisted
 
2. Üldiste lineaarsete mudelite ja faktorite liigitus
3. Üldise lineaarse mudeli esitused
4. Keskväärtused ja dispersioonid
5. Eeldused ja kitsendused
6. Fikseeritud efektide hindamine (BLUE)
7. Juhuslike faktorite realiseerunud väärtuste prognoosimine (BLUP)
 
8. Dispersioonikomponentide hindamine
9. Enesekontroll
Lisa
¤ Kogu materjal ühe pdf-failina: Yldine_lineaarne_mudel.pdf

Tasakaalus ja mittetasakaalus andmed (mudelid)

Tasakaalus (balanced) andmed on sellised, kus kõigil faktorite ja nende kombinatsioonide tasemetel on sooritatud võrdne arv mõõtmisi/vaatlusi/vmt.

Mittetasakaalus (unbalanced) andmed on sellised, kus vastupidiselt tasakaalulisele juhule ei vasta kõigile faktorite tasemetele võrdne arv objekte. Andmete mittetasakaalulisus eeldab vähegi keerulisema struktuuriga mudelite puhul ligikaudsete arvutusmeetodite kasutamist, mistõttu tulemused ei pruugi olla enam ühesed.


Näide 1. Järgnevalt toodud andmetabeleist esimene kujutab tasakaalus ja teine mittetasakaalus andmestikku. Esimeses on mõlemast majandist ühepalju eesti holsteini ja eesti punast tõugu lehmi, lisaks on ühepalju kõikvõimalikke majandite, tõugude ja laktatsioonide kombinatsioone. Teise andmestiku korral pole enamus nimetatud tingimustest täidetud.

Tasakaalus andmed
Farm Tõug Laktatsioon
Põlula EHF 1
Põlula EHF 2
Põlula EHF 3
Põlula EPK 1
Põlula EPK 2
Põlula EPK 3
Põlva EHF 1
Põlva EHF 2
Põlva EHF 3
Põlva EPK 1
Põlva EPK 2
Põlva EPK 3
     
Mittetasakaalus andmed
Farm Tõug Laktatsioon
Põlula EHF 1
Põlula EHF 2
Põlula EPK 1
Põlula EPK 2
Põlula EPK 2
Põlva EHF 1
Põlva EHF 2
Põlva EHF 2
Põlva EHF 3
Põlva EPK 1
Põlva EPK 3

 


< Eelmine

Creative Commons License Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License