clasificaciÓn cruzada de n vias (sin iteraccion)

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Gordillo cruz edyson palli mamani renan sanchez nina alexander FLORES PACHA,Darwin Redher Integrantes: DOCENTE: Ing. RAMOS CALCINA, Alcides.

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Page 1: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Gordillo cruz edyson palli mamani renan sanchez nina alexanderFLORES PACHA,Darwin Redher

Integrantes:

DOCENTE: Ing. RAMOS CALCINA, Alcides.

Page 2: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N-VIAS (S/I)

La N-VIAS de clasificación cruzada es una extensión de dos vías de clasificación cruzada para comprender N estimaciones de parámetros (N factores)Un modelo de clasificación cruzada de N-VIAS sin interacción esta dada por:

Page 3: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

NOTA: En el modelo de clasificación de N-VIAS lo que mas se adopta es:

= Son variables aleatorios independientes normalmente distribuidos con media cero y varianza

El modelo también se puede escribirse como:

La cual escribimos como:

Esta es una reparametrización del modelo y esto conducirá a los mismos estimadores de funciones estimables. El modelo reparametrizado puede ser superior para la interpretación en varias situaciones experimentales, pero nosotros usaremos el otro modelo para desarrollar la teoría.

Page 4: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Ecuaciones Normales:

Partimos del modelo original y tenemos:

Despejando el error tenemos:

Elevando al cuadrado y aplicando la sumatoria a ambos miembros tememos:

Ahora derivando con respecto :

a)

Page 5: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Ahora derivando con respecto :

Ahora derivando con respecto :

b)

c)

Page 6: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Ahora derivando con respecto :

Ahora derivando con respecto :

d)

e)

Page 7: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Entonces las ecuaciones normales son:

Page 8: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Entonces las ecuaciones normales, para encontrar las medias globales :

De a) se tiene:

De b) se tiene:

De c) se tiene:

De d) se tiene:

De e) se tiene:

Page 9: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Entonces la relación es:

Remplazando sus respectivos valores se tiene:

Como queremos aceptar la hipótesis nula:

Page 10: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Entonces partimos el siguiente modelo en este caso vamos a agrupar para estimar:

Ahora derivando con respecto :

a)

Page 11: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Ahora derivando con respecto :

Ahora derivando con respecto :

b)

c)

Page 12: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Ahora derivando con respecto :

d)

Page 13: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Entonces las ecuaciones normales son:

Page 14: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Entonces las ecuaciones normales, para encontrar las medias globales :

De a) se tiene:

De b) se tiene:

De c) se tiene:

De d) se tiene:

Page 15: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Entonces lo que se busca es la relación de:

Remplazando sus respectivos valores se tiene:

Ahora:

Page 16: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Desarrollando tenemos:

Page 17: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Ahora probaremos para:

Entonces:donde

Entonces reemplazando tenemos

Page 18: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Ahora derivamos parcialmente con respecto

a)

Ahora derivando con respecto a

b)

Derivando con respecto a

c)

Page 19: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Derivando con respecto a

d)

Entonces las ecuaciones normales son:

Entonces aplicando las restricciones se adopta que:

Page 20: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

Entonces las ecuaciones normales,para encontrar las medias globales tenemos:

De a) se tiene:

De b) se tiene:

De c) se tiene:

De d) se tiene:

Page 21: CLASIFICACIÓN CRUZADA DE N VIAS (SIn iteraccion)

ENTONCES BUSCAMOS LA RELACION DE:

Ahora la relacion es:

Reemplazando tenemos:

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