Doornbos, R.

Hemelrijk, J.

Dutch

Hemelrijk, J. (Jan)

CWI's Institutional Repository

MA TH EMA TISCH CENTRUM 2e BOERHAA VESTRAAi 49 AMSTERDAM ST ATISTISCHE .AFDEUNG Leiding: • Prof. Dr D. van Dantzig Chef van de Statistische Con'sultat.ie: Prof. Dr J. Hem~l~ijk Rapport S 1955-23(5) Toelichting biJ les 201Hoofdstuk XIX)van de · "Cursus Statistisch Analyst voor de Industrie". door R. Doornbos en J. Hemelrijk 1955 1. Inleiding De auteur van dit hoofdstuk bespreekt op pag. 464 het volgende voorbeeld. Van drie fietskogeltjes werd de diameter gemeten met 7 micrometers, met ieder micrometer werd elk ko-geltje 2x gemeten. De metingen in microns vinden wij in de vol-gende tabel (tabel 62 van de cursus) ~ 1 2 J 4 ~ 6 7 k g 1 9523 9526 9522 9520 9520 9520 9523 9522 1 9524 9521 9519 9520 9520 9525 2 7139 7148 7138 7131 7141 7138 7139 7136 7151 7440 7139 7139 7135 7144 3 5550 5551 5551 i 5550 5550 5550 5549 5551 5553 5553 I 554~ 5550 5551 5554 Deze waarnemingen kunnen op verschillende manieren wor-den geanalyseerd met de methode der variantieanalyse. Het is direct duidelijk, dat de diameters van de drie kogels verschil-len, een verschil tussen de micrometers minder evident. 2_. Modellen Wij gaan in de eerste plaats uit van het volgende model: {f; I) ) l:::::/, ... >3 /=I, .. ·, 7 k = I) :2 • (3 kogels), (7 micrometers), (duplo 1 s). Hierbij zijn de f.:!:..1,,/k onderling onafhankelijke waarnemingen ui t een normale verdeling met gemiddelde Oen spreiding (T. • Wij I., onderstellen dus voorlopig, dat de spreidingen voor de drie ko-gels verschillend mogen zijn. Bij een kogel en verschillende micrometers moeten de spreidingen gelijk zijn, anders is geen .analyse mogelijk. 1) Wij zien verder, dat volgens(A)1) de verwach ting van ~ ~ ·k niet van k afhangt en dus gelijk is voor ieder tweetal dupiowaarnemingen. 1) Of: de verhoudingen der spreidingen voor de verschillende mi-crometers moeten bekend zijn; dit geval behandelen wij echter niet. -2-Wij schrijven nu: fl)+ f · Optellen van de 1e, 3e, 4e en 5e gelijkheden geeft: ( 2; 2) f i / .::::- µ 1- ., .. u,."•x +- /u x;· +- /t,t, t: j , ~ q ,/ / ./ . , .. , Q terwijl de bijvoorwaarden . ;·-:f. /,1. e,· X == L_-- lUX 1' ::::: (,,✓/ /✓ (j' v (2;3) ~ 2;/u"•/-= o j # /I gelden. Het model is dus nu (2;4) , met bijrelaties (2;3) Dit is dus niets anders dan een andere schrijfwijze voor het algemene model (2;1) Hiernaast kan nog een geheel ander model worden aangenomen, het zogenaamde stochastische model ( in de Engelse literatuur ook wel "components of variance model" genoemd). In ons geval wordt dit; ( 2; 5) Hierbij normale ?,pe,·f/r = ,...t<.- i- e. e: ,f i· 'I- -2,,;/ -f- ll ..c-·./); ~ ,... t? c, tl zijn alle stochastische grootheden o\o. trekkingen uit ~erdelingen met gemiddelde nul, De spreidingen van de d 1 ° ,.., ,:1 ,..., ' t 1 • I • • ti 1 i . k ,.-;- - ,..,.., ver e ingen van -~C:) 11· _, :::,/ en ...:'ific ZlJn res pee eve J v.,.,) '1/i va en er, De interpretatie is voor het onderhavige geval niet zondej' meer duidelijk, In het bijzonder is de onafhankelijkheid der51. uit de lucht gegrepen, daar b,v. v66r vaste i deze ~~·op dezelfde -kogel betrekking hebben. Wij geven dit model niettemin, omdat het ten grondslag ligt aan een van de toetsen die in de cursus warden vermeld. -3-3. Toetsen Wij passen eerst uitgaande van model (2;1) een enkelvou-dige variantieanalyse toe op kogel Nr 1..: (_e,·=1;,., 3). Wij willen dan de hypothese toetsen dat de meting niet afhangt van de gebruikte micrometer, dus in formule (3; 1) ( e, constant) of ook, uitgedrukt in notatie (2;4) •... .l•l + ... ,.{.( e,'x_ f- ... J. .. {. X./' i- .Ji t: I'' _,.. •. I' •' v dus onafhankelijk van & , cl Door sommatie overf;·wordt het linkerlid van (3;2) nul, dus ~~o De hypothese is dus (3;3) .tlx . -r- .fC . . - o .// .,,1/- / ' 7) ; l/ .:::.- 11 ... 'I . Volgens de methode van de variantieanalyse wordt nu de totale 11 som van kwadraten" Z { J A. ?! t/ k - ·?£ ,· .. ;~le gesplitst in een som 11 tussen micrometer::.<1 en de "restvariantie": ·y I .2., . ...,.. / fl.. ...,- , J-2 " i /],« I 'IC ) t, ,· ,' ?c .:t ) ..L / (1::: .. I IC .. j~k:- l ~ /,/ k - - ,·, , ;:;-:; ..-:. i._ L- - (/, - ....; t,;,. r /7 - ?rJ K - _ "/ , . (I ) ,{I /,rr: ✓' C i/ (3;4) Uit de theorie volgt nu, d2t de tweede som van het rechterlid, gedeeld door 0-2.een x.2. verceling bezit met 7. vrijheidsgraden als het model (2;1) geldt, Verder heeft de som "tussen micrometers" gedeeld door CT~een A~verdeling met 6 vrijheidsgraden, indien /A-x; +filj ""'o of t1-f.==o (;':,,t/) .. -.)7) , m.a.w., indicn dt:.; micrometers gelijkwaardig ?aijn. Is dit niet het geval, dan geldt: (-P J l/ ,., .. '),, . J:. ~ T" / ,c, . - f:, )z ...L. G, 2 '7 .!!:-l(• - !);.",:, •• :ti -<.. 4- l.jt/ J,. r De grootheid ( I ) , ):. '7 .z .c;... {_ '3,.:,;,·, - ~,·,. . ;-- -= t (I (3;5) ) .Y" /,,.. ·k .... ·).z ":'··- \.. ':.'/ - :},v . ✓,/, (het quoti~nt van 1e gemiddelde kwadraatsommen), die onder de hypothese.,,...,,ux/ ~,·uf =o Ben/" ·rerdeling be zit, zal onder model ( 1) -4-waarschiJnlijk grotere waorden aannemen, zodat de kans om in het kritieke gebied (de rechterstaart) van def"-verdeling te komen groot is. En deze kans neemt toe naarmate de term cf,. .z "?([./-[.,.)fl.. ✓ groter is, · Voor de waarnemingen van de eerste kogel komen wi: nu tot de volgende variantieanalyse-tabei3~: 'I'abel 3;1 Bron v. variatie Som v. kwadraten VrjJh. gr. quotHnt F tussenmicrometers 54,86 6 9113 11,64 ( M) rest ( R) 5.150 7 ),79 totaal(T) b0,36 13 De bij deze F -waarde behorende overschrijdingskarn 1 tgt tussen 0,01 en 0,001. Wij moeten dus de hypothese verwerpen, dat de metingen aan de eerste kogel niet systematisch v1rschillen. Voor de 2e en 3e kogel kunnen wij hetzelfde doen. Het resultaat vin-den wij in de tabellen 3;2 en 3;3 2e kogel Tabel 3;2 Bron v. variatie Som v. kwadraten Vrijh. gr.tGem,s.v,kw. F M 273,71 6 45,6a 5,15 R 62,00 '7 8,86 I T 335,71 13 0, 025 > k.) 0, 01 3e kogel Tabel 3;3 M 1 L~, 86 I f 2,48 o,89 ! R 19,50 ! 7 2,79 34,36 l 111 13 ~t,, k) 0,50 Wij zien, dat deYvarianties ,anzienlijk verschillen (0,79; 8,86 en 2,79). Het quotient~;~~~ 11,27 blijkt dan ook onwaar-schijnlijk groot te zijn, De Kri:ieke waarden van dit quotient (grootste variantie gedeeld doo~ de kleinste) zijn getabelleerd in Biometrika Tabies for Stat~sticians, Vol I, table 31. Bij een overschrijdingskans 0,05 hoor: he~ quotient 6,94, bij 0,01 de waarde 12,1, wij zijn d~s vrij diaht bij een overschrijdingskans o, 01. -5-Verwerpen wij op grond van dit resultaat de hypothese, dat de OZ gelijk zijn, dan kunnen wij de drie waarden van Fdie wij gevonden hebben niet combineren. Wel kunnen wij van alle drie de overschrijdingskans k~ l~-=t;:i.; 3) berekenen en vervolgens de grootheid (3,6) Deze grootheid heeft, onder de getoetste hypothese, dat de mi-crometers niet verschillen, een ;(~-verdeling met 6 vrijheids-graden. Indien wij echter aannemen, dat de varianties toch gelijk zijn, kunnen wij de uitkomsten van de drie kogels als volgt com-bineren. Wij tellen de drie sommen van kwadraten tussen micro-meters°P'~n eveneens de drie restsommen. Onder de hypothese, dat de_,,Mx/.,t..····u~-voor alle drie de kogels gelijk aan nul zijn, heeft h t .,. t" .. t 21 som tussen micrometers eer F d 1 . met e quo ien W som restsommen w een -ver e ing 18 en 21 vrijheidsgraden, vanwege het ;pteltheorema voor ver-delingen. De betekenis van de getoe~ste hy~othese komt duidelijker tot uiting, indien wiJ ons realiseren, dat nu . voor alle C: en/ . Sommeren over 1,, geeft nu; daar -r/C-•/,,,. o is: /x/ .:::- o L/-== 1). - . ) 7) dus ook ✓'AA c: / ::.=- O Dus de getoetste hypothese is nu~ ( 3. 7) I-le, : Wij vinden dan (3;8) f:::: .2. I /(! alle ,. OJ 6 I ) k ? CJ., 0 O I . Deze methode leidt t)t ve~werping van /io, indien de micro-meters verschillende resultaten geven per kogel, maar de verschil-len behoeven bij de vers~hillende kogels niet parallel te lopen voor de verschillendc micrometers. Immers als b.v. de eerste micrometer bij de eerstG kogel sterk van de overige afwijkt, de -6-laatste bij de tweeds kogel en weer een andere bij de derde kogel, dan wordt de teller van F even groat als wanneer dezelfde afwij-kingen voor alle drie de kogels bij ~fn bepaalde micrometer op-traden. Dit komt in het model tot uiting in het feit, dat een hoofdeffect tezamen met een interactie getoetst is. Ook als het hoofdeffect O is, maar de interactie niet., zal men langs deze weg tot verwerping van de getoetste hypothese komen. Indien wij aannemen, dat de O: gelijk zijn, kunnen.wij, ook uitgaande van model (2;1) of het daarmee aaquivalente model (2;4), een tweevoudige variantieanalyse uitvoeren. De totale som van kwadraten .r L {i;,.,_'/k- 2! ... J wordt nu gespli ts t als in de volgende ";/>K. t tabel 3;4 is aangegeven. 'l1 abel 3; 4 Bron van variatie Som· van ~cwadraten Vr.gr, Verwachting quoti~nt tussen (K) kogels M Interactie (M x K) rest Totaal Wi j kunnen nu toe tsen of de /.u.ix., /,u,,x.;' resp. de /ti/ nul zi jn, door de sommen van kvrndraten K, M en M x K., gedeeld door hun aantallen vrijheidsgraden, te delen door de restsom, evaneens gedeeld do r zijn aantal vrijh~tdsgrade~. Voor ons voorjeeld '!:•., lcvert dit op: 'I'abel 3;5 Bron van Som v.kwadratcn vrijh.gr. quotit!nt F ov.kans variatie M I 221,45 6 36,86 8,90 k (0,001 K 111848672,71 2 -M X K 122, 28 12 10,19 2,46 0., 05)lyQ01 rest 87.,00 21 4,14 Totaal 111849103., 1 l\. 41 Het F-quoti~nt voor de kogels is niet uitgerekend, daar dit niet interessant is. De schatting uit de cursus (13): S0 :: 21 O is ui t h(; t res tquotient bepaald: V 4, 14 :::::::- 2, o. -7-De restsom in tabcl 3;5 is de som van de 3 restsommen in de tabellenJ_;1,3j2 ena33, De som M + som MxK in tabel 3;5 is de som van de sommen M uit de tabellen~1 3 ~2 ent3, Het F-quotitlnt (3;8) toetst dan ook, zoals wij boven reeds gezien hebben, de hoofd-invloed Men de interactie MxK te samen, nl. de hypothese (3;7). De analyse uitgaande van model (2;5) geeft wat betreft de splitslng in kwadraatsommen geennieuws, wel echter wat de ver-deling van deze sommen onder de verschillende hypothesen betreft, zoals WlJ zien, als wiJ tabel 3;4 vergelijken met de volgende tabel 3;6. Tabel 3;6 Bron van variatie Som v. kwadraten Vr.gr. Verwactting quotitlnt K M M x K rest Totaal 2 6 12 21 1+1 ' i I i : I Ii.; <7_; .i_ i· !?. ~ ,t -f- er 2. ., c;r-2. .!2.°c'-<.,'- cr:i... () I! ,t. 2.. c;; .z , ,'-CT~ er').. Willen wij nu de hypothese toetsen, dat cz:;:~o, hetgeen over-eenkomt met/«iJ in model (2;4) :geen interactie) dan moeten wij . (} dezclfde toets gebruiken als in dat geval, Nu hebben evenwcl de gerr.iddelde sommen van kwadraten voor M en MxK 1 gedeeld door ::0;~1-cr"- een X'2. -verdeling met 6 en 12 vrij-heidsgraden ondE:r de hypothese ... ,<..•-l,x. 1 ·= o {./-=!,) . .. , .'7') ;J hiero;-/1"eo. ,.. c,•· v '-· "" Wij moeten dus het hoofckffec-: micrometers nu toetsen "tegen de interactie 11 • Dit geeft het ;:·-quoti~~t (3;8) r-- / ::_. ,~ .. - _ .. _ -· I .• b Dit is wat in de cursus is gedaan. Wij kunnen nu ook de o; schatten ( s;,; J/j in het rar:,port), immers de verwachting van het quotitlnt MxK is 2ot\1-o-2en var. het restquoti<'nt cr,:;,,, 3 dus het verschil /0>13- <•VY--==t:;osis een :::chatting voor 2CSR-Dus de schat-ting voor G:;:_;: is als in de cursus . . r::-De factor ~l komt van het feit 3 dat wij kijken naar ~~n waar-neming, terwijl des* in de cursus betrekking heeft op de som van de duplowaarnemingen, waarvan de variantie dus 2x zo gro tis. Tenslotte kunn8n wij nog opmerken, dat wij in plaats van · .. :··r_ -8-met mode1 (2;5) ook nog hadeen kunnen werken met een model, waar-b ,, ,, fb 'd 1 ,.., 1 't th t' h d i J een o ei e van cc .::,~· en ~i nie s oc. as isc waren, maar e interacties wel, Voor (;~ toetsing maakt dit echter geen verschil. 

Toelichting bij les 20 (hoofdstuk 19) van de cursus statistisch analyst voor de industrie

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

CWI's Institutional Repository

NARCIS