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概率论及数理统计方差分析与回归分析
第八章 方差分析与回归分析 §8.1 方差分析 §8.2 多重比较 §8.3 方差齐性分析 §8.4 一元线性回归 §8.5 一元非线性回归 §8.1 方差分析 8.1.1 问题的提出 实际工作中我们经常碰到多个正态总体均值的比较问题,处理这类问题通常采用所谓的方差分析方法。 例8.1.1 在饲料养鸡增肥的研究中,某研究所提出三种饲料配方:A1是以鱼粉为主的饲料,A2是以槐树粉为主的饲料,A3是以苜蓿粉为主的饲料。为比较三种饲料的效果,特选 24 只相似的雏鸡随机均分为三组,每组各喂一种饲料,60天后观察它们的重量。试验结果如下表所示: 表8.1.1 鸡饲料试验数据 本例中,我们要比较的是三种饲料对鸡的增肥作用是否相同。为此,把饲料称为因子,记为A,三种不同的配方称为因子A的三个水平,记为A1, A2, A3,使用配方Ai下第 j 只鸡60天后的重量用yij表示,i=1, 2, 3, j=1, 2,?, 10。我们的目的是比较三种饲料配方下鸡的平均重量是否相等,为此,需要做一些基本假定,把所研究的问题归结为一个统计问题,然后用方差分析的方法进行解决。 8.1.2 单因子方差分析的统计模型 在例8.1.1中我们只考察了一个因子,称其为单因子试验。 通常,在单因子试验中,记因子为 A, 设其有r个水平,记为A1, A2,…, Ar,在每一水平下考察的指标可以看成一个总体 ,现有 r 个水平,故有 r 个总体, 假定: 每一总体均为正态总体,记为 N(?i ,? i 2), i=1, 2,…, r ; 各总体的方差相同: ? 1 2=? 22=…=? r2 =? 2 ; 从每一总体中抽取的样本是相互独立的, 即所有的试验结果 yij 都相互独立。 我们要比较各水平下的均值是否相同, 即要对如下的一个假设进行检验: H0 :?1 =?2 =…=?r (8.1.1) 备择假设为 H1 :?1, ?2, …, ?r 不全相等 在不会引起误解的情况下, H1 通常可省略不写。 如果H0成立,因子A的r个水平均值相同,称因子A的r个水平间没有显著差异,简称因子A不显著;反之,当H0不成立时,因子A的r个水平均值不全相同,这时称因子A的不同水平间有显著差异,简称因子A显著。 为对假设(8.1.1)进行检验,需要从每一水平下的总体抽取样本,设从第i个水平下的总体获得m个试验结果,记 yij 表示第i个总体的第j次重复试验结果。共得如下n=r?m个试验结果: yij, i=1, 2,…, r , j=1, 2, …, m, 其中r为水平数,m为重复数,i为水平编号, j 为重复编号。 在水平Ai下的试验结果yij与该水平下的指标均值 ?i 一般总是有差距的,记 ?ij = yij??i, ?ij 称为随机误差。于是有 yij = ?i +?ij (8.1.2) (8.1.2)式称为试验结果 yij 的数据结构式。 单因子方差分析的统计模型: (8.1.3) 总均值与效应: 称诸 ?i 的平均 为总均值. 称第 i 水平下的均值 ?i 与总均值 ? 的差: ai=?i -? 为 Ai 的效应。 模型(8.1.3)可以改写为 (8.1.8) 假设(8.1.1)可改写为 H0 :a1 =a2 =…=ar =0 (8.1.9) 8.1.3 平方和分解 一、试验数据 通常在单因子方差分析中可将试验数据列成如下页表格形式。 表8.1.2 单因子方差分析试验数据 数据间是有差异的。数据yij与总平均 间的偏差可用yij ? 表示,它可分解为二个偏差之和
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