文章目录

  • ​​单因素试验的方差分析​​
  • ​​单因素试验​​
  • ​​双因素试验的方差分析​​


方差分析是数理统计中应用很广泛的内容,主要看两个:

  • 单因素试验的方差分析
  • 双因素试验的方差分析

在这之前先了解几个概念:

  • 方差分析:根据试验的结果进行分析,鉴别各个有关因素对试验结果的影响
  • 试验指标:在试验中要考察的指标称为试验指标
  • 因素:影响试验指标的条件称为因素。因素可分为两类:可控因素和不可控因素
  • 单因素试验:如果在一项试验中只有一个因素在改变,称为单因素试验
  • 多因素试验:如果在一项试验中有多个因素在改变,称为多因素试验

单因素试验的方差分析

设因素概率论与数理统计——方差分析_机器学习概率论与数理统计——方差分析_数理统计_02个水平概率论与数理统计——方差分析_数理统计_03,在水平概率论与数理统计——方差分析_方差_04下,进行概率论与数理统计——方差分析_数理统计_05次独立试验,得到如如下表1结果:

观察结果\水平

概率论与数理统计——方差分析_数理统计_06

概率论与数理统计——方差分析_机器学习_07


概率论与数理统计——方差分析_方差分析_08

概率论与数理统计——方差分析_数理统计_09

概率论与数理统计——方差分析_方差_10


概率论与数理统计——方差分析_机器学习_11

概率论与数理统计——方差分析_机器学习_12

概率论与数理统计——方差分析_数理统计_13


概率论与数理统计——方差分析_方差_14





样本总和

概率论与数理统计——方差分析_方差_15

概率论与数理统计——方差分析_数理统计_16


概率论与数理统计——方差分析_方差_17

样本均值

概率论与数理统计——方差分析_方差_18

概率论与数理统计——方差分析_数理统计_19


概率论与数理统计——方差分析_机器学习_20

总体均值

概率论与数理统计——方差分析_数理统计_21

概率论与数理统计——方差分析_方差分析_22


概率论与数理统计——方差分析_方差分析_22

我们假定:各个水平概率论与数理统计——方差分析_方差分析_22下的样本概率论与数理统计——方差分析_方差分析_25来自具有相同方差概率论与数理统计——方差分析_方差分析_26,均值分别为概率论与数理统计——方差分析_数理统计_27
正态总体概率论与数理统计——方差分析_机器学习_28概率论与数理统计——方差分析_机器学习_29概率论与数理统计——方差分析_方差分析_26未知,且假设不同水平概率论与数理统计——方差分析_方差分析_31下的样本之间相互独立。

由于

单因素试验

双因素试验的方差分析