狩野＠筑波大学です
In message <199701241343.AA11520 (at) sinet.ad.jp>
"[fpr 585] Re: Observed Power"
"C00279 (at) sinet.ad.jp" wrote.
C00279>
C00279> ＞ >> (i) nc^=[{(df2-2)/df2}*f_obs-1]*df1
C00279> ＞ >>
C00279> ＞ >> となります．df2 が十分大きいと，係数{(df2-2)/df2}は１に近いです
C00279> ＞ >> から，これを無視するにしても，
C00279> ＞ >>
C00279> ＞ >> (ii) nc^=[f_obs-1]*df1
C00279> ＞ >>
C00279> ＞ >> となって，step 11 とはやや異なります．nc^ は，step 11 のものと比
C00279> ＞ >> べて少し小さな値になるので，power はやや小さくなるはずです．
C00279> ＞
C00279> ＞(i)式をもとのプログラムの step 11 に入れて再計算しました。
C00279>
C00279> (i)または(ii)式の場合、
C00279>
C00279> f_obs < df2/(df2-2)
C00279>
C00279> または
C00279>
C00279> f_obs < 1
C00279>
C00279> のとき
C00279>
C00279> nc^ < 0
C00279>
C00279> となりますが。
C00279>
C00279> 岡本安晴
C00279> C00279 (at) sinet.ad.jp
おっしゃる通りです．従って，モーメント法を用いるのならば，小さな値の
t_obs に対して，何らかの修正が必要になりますね．
推定値が想定している範囲に入らないことは結構あります．因子分析で有名
な不適解は，正であるべき誤差分散の推定値が負またはゼロの値として推定
された場合ですよね．分散分析でも，Ｆ比が１より小さいと対応する分散の
推定が難しくなります（釈迦に説法でした！）．
モーメント法がよく用いられる方法なのか別に定番があるのかは，現在調べ
ていますので，しばらくお待ちください．
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狩野 裕 （筑波大学数学系) Phone&Fax: 0298-53-4229(DI)
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