matlab及统计回归分析.docVIP

  1. 1、本文档共19页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
一 Matlab作方差分析 方差分析是分析试验(或观测)数据的一种统计方法。在工农业生产和科学研究中,经常要分析各种因素及因素之间的交互作用对研究对象某些指标值的影响。在方差分析中,把试验数据的总波动(总变差或总方差)分解为由所考虑因素引起的波动(各因素的变差)和随机因素引起的波动(误差的变差),然后通过分析比较这些变差来推断哪些因素对所考察指标的影响是显著的,哪些是不显著的。 【例1】(单因素方差分析)一位教师想要检查3种不同的教学方法的效果,为此随机地选取水平相当的15位学生。把他们分为3组,每组5人,每一组用一种方法教学,一段时间以后,这位教师给15位学生进行统考,成绩见下表1。问这3种教学方法的效果有没有显著差异。 表1 学生统考成绩表 方法 成绩 甲 75 62 71 58 73 乙 71 85 68 92 90 丙 73 79 60 75 81 Matlab中可用函数anova1(…)函数进行单因子方差分析。 调用格式:p=anova1(X) 含义:比较样本 m×n的矩阵X中两列或多列数据的均值。其中,每一列表示一个具有m个相互独立测量的独立样本。 返回:它返回X中所有样本取自同一总体(或者取自均值相等的不同总体)的零假设成立的概率p。 解释:若p值接近0(接近程度有解释这自己设定),则认为零假设可疑并认为至少有一个样本均值与其它样本均值存在显著差异。 Matlab程序: Score=[75 62 71 58 73;81 85 68 92 90;73 79 60 75 81]’; P=anova1(Score) 输出结果:方差分析表和箱形图 ANOVA Table Source SS df MS F ProbF Columns 604.9333 2 302.4667 4.2561 0.040088 Error 852.8 12 71.0667 Total 1457.7333 14 由于p值小于0.05,拒绝零假设,认为3种教学方法存在显著差异。 例2(双因素方差分析)为了考察4种不同燃料与3种不同型号的推进器对火箭射程(单位:海里)的影响,做了12次试验,得数据如表2所示。 表2 燃料-推进器-射程数据表 推进器1 推进器2 推进器3 燃料1 58.2 56.2 65.3 燃料2 49.1 54.1 51.6 燃料3 60.1 70.9 39.2 燃料4 75.8 58.2 48.7 在Matlab中利用函数 anova2函数进行双因素方差分析。 调用格式:p=anova2(X,reps) 含义:比较样本X中两列或两列以上和两行或两行以上数据的均值。不同列的数据代表因素A的变化,不同行的数据代表因素B的变化。若在每个行-列匹配点上有一个以上的观测量,则参数reps指示每个单元中观测量的个数。 返回:当 reps=1(默认值)时,anova2将两个p值返回到向量p中。 H0A:因素A的所有样本(X中的所有列样本)取自相同的总体; H0B:因素B的所有样本(X中的所有行样本)取自相同的总体。 当reps1时,anova2还返回第三个p值: H0AB:因素A与因素B没有交互效应。 解释:如果任意一个p值接近于0,则认为相关的零假设不成立。 Matlab程序: disp1=[58.2 56.2 65.3;49.1 54.1 51.6;60.1 70.9 39.2;75.8 58.2 48.7]’; p=anova2(disp1,1) 输出结果:方差分析表 ANOVA Table Source SS df MS F ProbF Columns 157.59 3 52.53 0.43059 0.73875 Rows 223.8467 2 111.9233 0.91743 0.44912 Error 731.98 6 12 1.9967 Total 1113.4167 11 由于燃料和推进器对应的p值均大于0.05,所以可以接受零假设H0A和H0B,认为燃料和推进器对火箭的射程没有显著影响。 例3(双因素方差分析)设火箭的射程在其它条件基本相同时与燃料种类及推进器型号有关。现在考虑4种不同的燃料及3种不同型号的推进器,对于每种搭配个发射了火箭两次,得数据见表3。问各自变量和自变量的交互效应是否对火箭的射程有显著影响? 表3 燃料-推进器-射程数据表 推进器1 推进器2 推进器3 燃料1 58.2 52.6 56.2 41.2 65.3 60.8 燃料

文档评论(0)

wuyoujun92 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档