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標題: 固定因子線性模型在資料不全時的分析方法
作者: 石吉鍊
Shi, Ji-Lian
關鍵字: SAS-GLM
固定因子線性模型
BMDP-P2V
APPLIED-MATHEMATICS
MATHEMATICS
資料不全
分析方法
固定因子
線性模型
統計程式集
應用數學
數學
出版社: 應用數學研究所
摘要: 在這篇論文中討論了有關固定因子線性模型在數據資料不齊全時,如果使用Overpara meterized model 來作分析依據可能出現的困惑和困難及其可能的對策。同時討論兩 種廣泛被使用的統計程式集(Statistical package )的作法及其結果應如何作研判 。最後提出一個方法來彌補傳統分析方法的不足。其中 第一章引言 第二章一般模型及其分析方法所產生的問題 第三章程式集SAS-GLM與BMDP-P2V之比較 第四章建議使用之模型及其分析方法 第五章實際演算及其分析方法之延伸 第六章附錄(英文原稿) 第七章參考文獻
URI: http://hdl.handle.net/11455/18045
顯示於類別:應用數學系所

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