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;方差分析是重要的、应用广泛的实验数据统计分析;依据实验数据,判断在因子的不同处理下响应变量是;例1一位英语教师想检查3种不同教学方法的效果,;英语成绩是否有显著影响.假设有影响,哪一种教学方法好?;?条件误差—由因子的不同处理(三种不同的教学;总偏差平方和=条件误差平方和+随机误差平方和;?方差分析根本任务的统计描述;2.1单因子方差分析统计模型及检验方法;记;?检验统计量的构造与分布;SSE反映组内数据的随机误差.;SST=SSA+SSE(SSE=SST–SSA).;?;;?MATLAB系统的单因素方差分析函数;;2.2否认H0之后的延伸分析;?因子效应的多重比较;LSD方法.;2.3方差分析前的模型适应性分析;正态概率纸的构造原理:;;这样就将直角坐标系xou更新为直角坐标系xoy.;对于正态概率纸上的一条直线,假设该直线能表示为;下面介绍正态概率纸检验法及其MATLAB实现.;?方差齐性检验;在显著性水平α下,拒绝域为;?独立性检验;下面,对单因子方差分析的应用步骤小结如下:;3.1无交互作用的双因子方差分析;在因子间交互作用的情形下,可对因子水平的每个组;记;检验假设;检验统计量的构造思想方法类似于单因子方差分析.;SSE反映组内数据的随机误差.;⑴平方和分解定理;⑶检验统计量的分布定理;;3.2有交互作用的双因子方差分析;;;记;于是,交互作用的双因子方差分析的统计模型为;有交互作用的双因子方差分析表;其中;的原假设.;对于双因素方差分析的问题的处理,MATLAB提供了;;4.多元方差分析;?多元方差分析的统计模型;?多元方差分析的检验方法;下面检验统计量的构造及相关定理.;?组间离差矩阵的分布定理;?检验统计量及其分布定理;?实际应用中Wilks分布的计算方法;多元方差分析应用举例
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