《数学建模:基于R》——2.2 方差分析

简介: 本节书摘来自华章计算机《数学建模:基于R》一书中的第2章,第2.2节,作者 薛毅,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.2 方差分析

方差分析是分析试验数据的一种方法.对于抽样得到的试验数据,由于观测条件不同(同一因素不同水平或不同因素的各个水平)会引起试验结果有所不同;另一方面,由于各种随机因素的干扰,实验结果也会有所不同.由观测条件不同所引起的实验结果的差异是系统的,而随机因素引起的差异是偶然的.

方差分析的目的在于从实验数据中分析出各个因素的影响以及各个因素间的交互影响,以确定各个因素作用的大小,从而将由于观测条件不同而引起实验结果的不同与由于随机因素而引起实验结果的差异以数量的形式区别开来,以确定在试验中有没有系统的因素在起作用.

2.2.1 单因素方差分析

在一个试验中,影响试验结果的因素有很多,如果其他因素能控制在一定的范围之内,为研究方便,可以认为仅有一个因素在变化,只分析单个因素(也称为因子)对试验的影响,这就是单因素方差分析.

在试验中,为了评价试验的性质需要进行多次测量,将测量结果称为指标.因素所处的状态或所取的等级称为水平.

image
image
image
image
image
image
image
image

2.2.2 多重均值检验

image
image
image
image

2.2.3 进一步讨论

image
image
image
image
image

2.2.4 秩检验

image
image
image

2.2.5 双因素方差分析

image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image

相关文章
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
数学建模——线性回归模型
数学建模——线性回归模型
|
11月前
|
Serverless
数学建模——确定性时间序列分析方法(一)
数学建模——确定性时间序列分析方法
138 0
|
11月前
|
算法
数学建模——曲线拟合
数学建模——曲线拟合
164 1
|
11月前
数学建模——微分方程介绍
数学建模——微分方程介绍
136 0
|
11月前
数学建模——确定性时间序列分析方法(二)
数学建模——确定性时间序列分析方法
|
11月前
|
移动开发 vr&ar
数学建模——平稳时间序列分析方法
数学建模——平稳时间序列分析方法
104 0
|
数据可视化 数据建模 算法框架/工具
【数学建模】常微分方程
【数学建模】常微分方程
188 0
|
机器学习/深度学习 移动开发 算法
【数学建模】 非线性规划+二次规划(下)
【数学建模】 非线性规划+二次规划(下)
133 0
|
存储 机器学习/深度学习 算法
【数学建模】 非线性规划+二次规划(上)
【数学建模】 非线性规划+二次规划(上)
131 0
|
Serverless
数学建模统计分析-相关系数
数学建模统计分析-相关系数
150 0