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Asymptotics for Analysis of Variance When the Number of Levels is Large

Michael Akritas · Steven Arnold刊期 2000-03 · 卷 95（449）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

因子水平数较大时方差分析的渐近理论AI 解读

We study asymptotic results for F tests in analysis of variance models as the number of factor levels goes to ∞ but the number of observations for each factor combination is fixed. Asymptotic derivations of the type discussed in this article would be relevant whenever both the numerator and denominator degrees of freedom go to ∞ (at the same rate). We consider null and alternative distributions of F, the usual F statistic, for fixed-effects and random-effects, balanced and…

检验与推断
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