SERIES BIDIMENSIONALES Y CRONOLOGICAS

Análisis de viaranza con un factor
1. ANOVA Modelo lineal en el que la variable analizada se hace depender de un sólo factor
  1. Las causas de su variabilidad son englobadas en una componente aleatoria que se denomina error experimental
    1. X = Factor + error
2. Especificación del modelo
  1. El modelo Anova de un factor puede escribirse como:
    1. Xij=U+aj+Eij donde Eij se destruye N(0, o2)
      1. Donde:
        U es una constante común a todos los niveles
        aj es el efecto producido por el i-esímo nivel.
        Eij es la parte de la variable Xij no explicada por u ni aj
Análisis de Varianza de un Factor
1. Forma de Efectuar el contraste
  1. Consideramos el contraste: Ho : u1 = u2 =,..., = ut = 0
    1. Vs.
      1. H1 : Algún ui = 0
        Y se suponen las condiciones del modelo factorial de un factor
Supuestos Previos
1. El ANOVA parte de ciertos supuestos o hipótesis que han cumplirse:
  1. La Variable Dependiente debe medirse al menos al nivel de intervalo
    1. Independencia de las observaciones
      1. La Distribución de los residuales debe ser normal
        Homocedasticidad: Homogeneidad de las varianzas.
2. La Técnica fundamental consiste en la separación de la suma de cuadrados en componentes relativos a los factores contemplados en el modelo.
3. Modelo I: Efectos Fijos
  1. Se aplica a las situaciones en las que el experimentador ha sometido al grupo o material analizado a varios factores, cada uno de los cuales le afecta solo a la media, permaneciendo la "Variable Respuesta" con una distribución normal.
4. Modelo II: Efectos Aleatorios
  1. Se usan para describir situaciones en que ocurren diferencias incomparables en el material o grupo experimental.

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