Similar to the problem we encounter

Similar to the problem we encountered in the model for t treatments, this model
is grossly overparametrized. There are (ab) treatment means (mij) which have been modeled
by 1+a+b+ab=(a+l)(b+1) parameters: (m; a) parameters (t1, ..., ta);
(b) parameters (b1,...‚ bb; ab) parameters (tb11,..., tbab). In order to obtain the leastsquares
estimators, we place the following constraints on the effect parameters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คล้ายกับปัญหาที่เราพบในรูปแบบทีทรีทเมนท์ รุ่นนี้เป็น grossly overparametrized มี (ab) รักษาหมายถึง (mij) ซึ่งมีการจำลองโดยพารามิเตอร์ 1+a+b+ab=(a+l)(b+1): (เมตร การ) พารามิเตอร์ (t1,..., ตา);(ข) พารามิเตอร์ (b1,...' บีบี ab) พารามิเตอร์ (tb11,... tbab) เพื่อให้ได้ leastsquaresestimators เราวางข้อจำกัดของพารามิเตอร์มีผลต่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คล้ายกับปัญหาที่เราพบในรูปแบบสำหรับการรักษา T, รุ่นนี้
เป็น overparametrized ไม่มีการลด มี (AB) หมายถึงการรักษา (mij) ซึ่งได้รับการสร้างแบบจำลองที่มี
(มก) พารามิเตอร์ (T1, ... , TA): โดย 1 + A + B + AB = (A + L) (B + 1) พารามิเตอร์ ;
(ข) พารามิเตอร์ (B1, ... , BB; AB) พารามิเตอร์ (tb11, ... , tbab) ในการสั่งซื้อเพื่อให้ได้ leastsquares
ประมาณเราวางข้อ จำกัด ต่อไปนี้บนพารามิเตอร์ผลกระทบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คล้ายกับปัญหาที่เราพบในรูปแบบ T การรักษาแบบนี้ต่ำ overparametrized . มี ( AB ) การรักษา ( หมายถึงฉัน ) ซึ่งได้จำลอง1 + + B + AB = ( + 1 ) ( B + 1 ) พารามิเตอร์ ( m ; ) พารามิเตอร์ ( T1 , . . . , ทา )( ข ) ค่าพารามิเตอร์ ( B1 . . . . . . . ‚บีบี ; พารามิเตอร์ ( AB ) tb11 , . . . , tbab ) เพื่อให้ได้กำลังสองตัวประมาณ เราวางข้อจำกัดของผลพารามิเตอร์ต่อไปนี้