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OneWayANOVA单因素方差分析学习教案.pptx


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会计学
1
OneWayANOVA单因素(yīn sù)方差分析
第一页,共31页。
第八章 单因素(yīn sù)方差分析
方差分析:从总体上判断多组数据平均数(K≥3) 之间的差异是否显著
方差分析将全部数据看成是一个整体,分析构成变量的变异原因,进而(jìn ér)计算不同变异来源的总体方差的估值。然后进行F测验,判断各样本的总体平均数是否有显著差异。若差异显著,再对平均数进行两两之间的比较。
(by RA Fisher)
Chapter 8: One-factor Analysis of Variance
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品 系
I
II
III
IV
V
1





2





3





4





5











平均数





例 调查5个不同小麦品系株高是否差异(chāyì)显著
因变量(响应变量):连续型的数值变量株高
因素(Factor):影响因变量变化的客观条件
一个因素:“品系” 单因素方差分析
水平(Level):因素的不同等级(děngjí) 不同“处理”
五个水平:品系I-V
重复(Repeat):在特定因素水平下的独立试验
五次重复
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单因素方差分析的数据(shùjù)形式
X因素的a个不同水平(shuǐpíng)(处理)
每 个 处 理 下 n 个 重 复
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方差分析原理(yuánlǐ)
线性统计模型:
模型中的xij是在第i次处理下的第j次观测值。μ是总平均数。αi是对应(duìyìng)于第i次处理的一个参数,称为第i次处理效应(treatment effect)。εij是随机误差,是服从N(0,σ2)的独立随机变量。
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方差分析原理(yuánlǐ)
固定因素:
①因素的a个水平是人为特意选择的。
②方差分析所得结论只适用于所选定的a个水平。
固定效应模型:处理固定因素所使用(shǐyòng)的模型。
随机因素:
①因素的a个水平是从水平总体中随机抽取的。
②从随机因素的a个水平所得到的结论,可推广到该因素的所有水平上。
随机效应模型:处理随机因素所使用(shǐyòng)的模型。
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固定效应(xiàoyìng)模型
其中αi是处理平均数与总平均数的离差,因这些离差的正负值(fù zhí)相抵,因此
如果不存在处理效应,各αi都应当等于0,否则至少有一个αi≠0。因此,零假设为:
H0:α1=α2= … =αa=0
备择假设为:
HA:αi ≠ 0(至少有一个i)
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固定(gùdìng)效应模型
平方和与自由度的分解(fēnjiě)
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固定效应(xiàoyìng)模型
=
+
平方和的分割
总平方和
处理平方和
误差平方和
=
+
自由度的分割
总自由度
处理自由度
误差自由度
处理均方
误差均方
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固定效应(xiàoyìng)模型
单因素(yīn sù)固定效应模型的方差分析表
处理效应(xiàoyìng)对均方的贡献
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  • 时间2021-11-22
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