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일반 모델은 정보 이론적 접근법이며 k 범주에서 p+1 변량을 포함하는 부분 회귀 계수 집합에 대한 가설 검정 문제에 대한 해결책을 제시하고 특정 데이터에 적용됩니다. 유의성 검정은 분산 비율 분석입니다. Carter의 (1949) 문제는 각 범주의 i번째 구성원 간의 '상관 효과'를 포함하며 특별한 경우로 축소됩니다. 범주 간의 확률적 의존성 사례는 Kullback (1956)이 다변량 선형 가설에 대한 논의에서 포함하였습니다.
Kullback et al. (화,)는 이 질문을 연구했습니다.
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