文档介绍：理论新探
双因子等重复试验的方差分析在实证中的应用
潘伟张珍花
江苏大学财经学院江苏镇江
摘要双因子因素分析在生产和生活的实践中已有着越来越广泛的应用。本文详细地介绍了双
因子等重复试验的原理以及用软件进行双因子等重复试验方差分析的过程。这将对统计方法与
统计软件的应用有一定的启示作用。
关键词双因子等重复试验的方差分析
中图分类号文献标识码文章编号
在式中μ表示响应变量在“标准”状态下的均值
双因子等重复试验方差分析的介绍称为“总均值”α表示因子的第水平对的单独效果
称为因子的“主效应”β表示因子的第水平对的单
一般地我们可以假设在一个试验中有两个因子和独效果称为因子的“主效应”γ表示因子的第水平
分别有和两个水平。记因子的水平为⋯和因子在第水平在主效应之外对所产生的额外的联
因子的水平为⋯。一个等重复的试验就是要对两个合效果称为“交互效应”。这样利用的形式我们可以将
因子的每个不同的水平组合⋯⋯都作次试因子对响应变量的各种影响表示得很清楚。问题是在
验。当时就称试验是无重复的而时就称试验是中的参数共有个已经超出原来的参数。
有重复的。我们假定即进行有重复的试验。在水平组合为方便分析起见我们对因子的各种效应参数施加以下约
下响应变量观测值记为⋯⋯。我们假定束
μ⋯⋯⋯
" α
!
⋯⋯⋯$
~σ$
$ β

在上面的模型里两个因子不同水平的组合对响应变量$!
#
的影响差异表现在分布的均值μ的差异上为了更清楚地
$ γ⋯
看清μ的含义我们将它写作!
$
μαβγ$
$ γ⋯
!
%
不显著优于网络但具有无局部最优和训练速度快的优践迫切需要解决的。
点一定程度上克服了网络的局限不失为一种研究财务
困境问题的有效方法。参考文献
样本选择和模型变量的选择是模型预测效果的关键
因素也是导致不同文献研究结果差异的关键原因之一。如
本文采取的行业细分模型且让资产进入模型主要是为了

消除因行业和规模因素对模型的影响。本文的研究与庞素琳庞素琳概率神经网络信用评价模型及预警研究系统工程理论
与实践
的研究存在差异由于样本和变量选择不同故不存在可比

性。

公司的评判还不是很成熟。有部分企业虽然暂时

没有加入公司的行列但它们的生产经营已存在严重困

难财务状况也已恶化可以说它们已是实质上的公司
飞思科技研发中心神经网络理论与实现北京电子
而我们在选取样本时并未考虑到这一点从而在结果上造成工业出版社
一定的偏差。关于财务困境样本的选择问题是目前理论和实责任编辑亦民
统计与决策年第期总第期
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在这共有个约束但是在后面的约束中由任

随机误差平方和
意个可以推出另一个因此实际上只有个这样! ! !
独立参数的个数仍然是个。对应于方差的平方和分解公式自由度也有相同的类似
在式中我们之所以可以作这样的约束根据就是在的分解公式
样本正态的情况下可以认为正负作用的和可以抵消。事实
上这样的约束条件并不是理论所必须的同时在样本很少可以证明
的情况下只能保证近似地接近这样的约束。
在这样的条件下可以