The Use of Adjusting Factors in the Analysis of Data with Disproportionate Subclass Numbers
子类样本数不均衡数据分析中的调整因子AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论不平衡分类数据的通用方差分析，没有所列经济或金融细分方向的明确证据。
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代码、数据与补充材料
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子类样本数不均衡数据分析中的调整因子
- 研究问题
- 多重分类中各子类样本数不相等时，如何调整子类均值以开展方差分析，并获得与拟合常数方法相同的结果？
- 方法与思路
- 作者提出反复调整子类均值的方法，并以调整后均值的加权平方和估计交互作用变异；所给调整方程已缺失。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，调整保持特定均值差之差不变，充分多次调整可得到拟合常数法的结果；方法更简便的说法仍需核对。
- 阅读关注点
- 应查阅原PDF恢复调整方程与符号，核对交互作用估计的依据、调整步骤，以及结果等价所需条件与停止规则。
- 阅读边界
- 索引摘要版本未注明，关键方程及变量符号缺失，必须查阅原PDF；不能据此重构公式或验证效率、等价性及收敛结论。
原文摘要
This paper presents a new method for the analysis of variance of multiple classifications with unequal subclass numbers. It is believed that the method is simpler and more expeditious than the standard method of fitting constants. The process of adjusting is accomplished by substituting in the following equation: where is the mean of the i th subclass in the jth row or column, is the mean of the i th row or column, is the grand mean and is the adjusted mean of the i th subclass in the i th row or column. The method is based upon the assumption that the weighted sum of squares of the subclass means that are adjusted for the border mean effects is an efficient estimate of the variance due to interaction. Justification of this assumption is indicated by the fact that the difference between the differences of subclass means for a given classification is unchanged by the adjusting process. It is further demonstrated that if a sufficient number of adjustings are carried out the results will be the same as those obtained by the method of fitting constants.