Nei modelli ANOVA ad un fattore, gli effetti sperimentali e, separatamente, le osservazioni per ciascun esperimento, sono comunemente assunti scambiabili. Questa assunzione è però spesso ingiustificata e i modelli gerarchici partizionali ne rappresentano una valida alternativa in quanto possono identificare e accomodare le eventuali osservazioni eccezionali. Un'illustrazione numerica viene effettuata su un data set ampiamente discusso in letteratura utilizzando il softare "BUGS".
Modelli gerarchici partizionali per l'identificazione ed il trattamento di osservazioni eccezionali
VERONESE, PIERO
1996
Abstract
Nei modelli ANOVA ad un fattore, gli effetti sperimentali e, separatamente, le osservazioni per ciascun esperimento, sono comunemente assunti scambiabili. Questa assunzione è però spesso ingiustificata e i modelli gerarchici partizionali ne rappresentano una valida alternativa in quanto possono identificare e accomodare le eventuali osservazioni eccezionali. Un'illustrazione numerica viene effettuata su un data set ampiamente discusso in letteratura utilizzando il softare "BUGS".
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