General linear hypothesis test: a method for algorithm selection

2017 ◽  
Author(s):  
Paul Singerman ◽  
Erik Blasch ◽  
Michael Giansiracusa ◽  
Soundararajan Ezekiel
Keyword(s):  
Hypothesis Test ◽  
General Linear ◽  
Linear Hypothesis ◽  
Algorithm Selection ◽  
General Linear Hypothesis

scholarly journals Efeito da somatotropina bovina recombinante (rbST) na produção in vivo e na maturação in vitro de oócitos bovinos da raça Sindi

2020 ◽  
Vol 72 (1) ◽  
pp. 25-32
Author(s):  
L.G.M. Ribeiro ◽  
B.D.M. Bastos ◽  
M.N.P. Silva ◽  
R.A. Oliveira ◽  
A.F.B.P. Pinto ◽  
...  
Keyword(s):  
Hypothesis Test ◽  
General Linear ◽  
Linear Hypothesis ◽  
General Linear Hypothesis

RESUMO A fim de avaliar o efeito de diferentes doses da rbST sobre a dinâmica folicular, a produção e a maturação in vitro de oócitos, 20 vacas Sindi, divididas em três grupos, receberam um dispositivo de progesterona intravaginal, estradiol e PGF2α, além de 2mL de solução salina (grupo controle), 250 (grupo rbST 250) ou 500mg de rbST (grupo rbST 500). Cinco dias depois, realizou-se a ovum pick up, e os complexos cumulus-oócitos (CCOs) recuperados foram selecionados, classificados e maturados in vitro. Os dados de contagem foram comparados pelo procedimento glht (General Linear Hypothesis Test), e os dados em porcentagem foram submetidos ao qui-quadrado, no programa estatístico R, onde as diferenças foram consideradas significativas quando P<0,05. Não houve diferença (P>0,05) entre os grupos quanto à quantidade de folículos e à taxa de maturação. Os grupos rbST 250 e rbST 500 foram significativamente superiores (P<0,05) ao grupo controle em relação ao número de folículos grandes (0,42±0,20 vs. 0). O grupo rbST 500 apresentou maior (P<0,05) porcentagem de oócitos viáveis (91,52%) do que os grupos controle (67,85%) e rbST 250 (53,33%). A rbST aumenta o número de folículos grandes, e 500mg de rbST aumentam a porcentagem de oócitos viáveis em vacas Sindi.

Unequal Cell Sizes in Marketing Experiments: Use of the General Linear Hypothesis

1975 ◽  
Vol 12 (3) ◽  
pp. 333-342 ◽  
Author(s):  
William D. Perreault ◽  
William R. Darden
Keyword(s):  
Marketing Research ◽  
New Product ◽  
General Linear ◽  
Factorial Designs ◽  
Linear Hypothesis ◽  
General Linear Hypothesis ◽  
Marketing Data

The analysis of marketing data is frequently complicated by factorial designs with unequal cell sizes. This article discusses the marketing research advantages and problems of the General Linear Hypothesis approach to such analysis and illustrates the General Linear Hypothesis in the context of a new product experiment.

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