랜덤 팩터 분석의 정의
랜덤 팩터 분석은 데이터 수집에서 랜덤 데이터의 원점을 결정하는 데 사용되는 통계 분석 기술입니다. 랜덤 요인 분석은 외부 데이터가 기본 추세에 의해 발생하는지 또는 단순히 무작위로 발생하는 이벤트에 의해 발생하는지, 그리고 명백하게 임의의 데이터를 설명하려는 시도를 해독하는 데 사용됩니다. 데이터를보다 정확하게 해석하기 위해 여러 변수를 사용합니다.
고장 난수 요인 분석
무작위 요인 분석은 일반적으로 회사가 잠재적 또는 실제 문제에 대한 계획에 더 집중할 수 있도록하는 데 사용됩니다. 임의의 데이터가 기본 추세 또는 임의 반복 이벤트로 인해 발생하는 경우 해당 추세를 적절히 해결하고 수정해야합니다. 예를 들어, 화산 폭발과 같은 무작위 사건을 고려하십시오. 호흡 마스크 판매는 급상승 할 수 있으며 누군가가 다년간의 판매 데이터를 살펴보면 이상치처럼 보이지만 분석은이 데이터를이 임의의 이벤트로 간주합니다.
널리 사용되는 통계 기법 인 분산 분석 및 기타 여러 방법론에는 고정 효과와 랜덤 효과라는 두 가지 유형의 요소가 있습니다. 적절한 유형은 문제의 상황, 관심있는 질문 및 데이터 수집 방법에 따라 다릅니다.
고정 효과 계수를 사용하면 관심있는 모든 요소 수준에서 데이터가 수집되었습니다.
예를 들어, 실험의 목적은 반응에 대한 약물의 3 가지 특정 용량의 효과를 비교하는 것입니다. "투약량"이 요인입니다. 실험에서 3 가지 특정 용량은 수준이며; 다른 복용량에 대해서는 아무 말도 할 의도가 없습니다.
랜덤 효과 팩터는 가능한 많은 레벨을 가진 팩터를 포함합니다. 관심은 가능한 모든 수준에 있지만 임의 수준의 샘플 만 데이터에 포함됩니다.
예를 들어, 대규모 위젯 제조업체는 기계 조작자가 최종 제품의 품질에 미치는 영향을 연구하는 데 관심이 있습니다. 연구원은 위젯을 제조하는 다양한 시설에서 다수의 운영자로부터 무작위 운영자 샘플을 선택합니다. 요인은 "운영자"입니다. 분석은 샘플에서 각 연산자의 영향을 추정하지 않지만 대신 "operator"요인으로 인한 변동성을 추정합니다.
