AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn this article the use of R(.) notation has been extended to correlated data and a variance analysis table has been given for singular case of covariance matrix of e.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In linear model $y= x_1 b_1 + x_2 b_2 + e$ where $b_1$ and $b_2$ are unknown parameter vectors, one of the analysis of variance techniques for testing hypotheses $b_1 = 0$or $b_2 = 0$ is to use R(.) notation. Through the literature this technique has been used and examined for uncorrelated data. In this article the use of R(.) notation has been extended to correlated data and a variance analysis table has been given for singular case of covariance matrix of e.
Özet
Bilinmeyen parametre vektörleri $b_1$ ve $b_2$ olan $y= x_1 b_1 + x_2 b_2 + e$ lineer modelinde $b_1 = 0$ yada $b_2 = 0$ hipotezlerini test etme yöntemlerinden birisi de R(.) notasyonunun kullanılmasıdır. Bu teknik literatürde korelasyonsuz datalar için kullanılmış ve incelenmiştir. Bu makalede R(.) notasyonunun kullanılması korelasyonlu datalar için genişletilmiş ve e vektörünün kovaryans matrisinin tekil olması halinde bir varyans analiz tablosu verilmiştir.