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两因素及多因素方差分析.ppt

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两因素及多因素方差分析.ppt

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文档介绍

文档介绍:两因素及多因素方差分析
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本章主要内容
第一节 两因素交叉分组试验资料的方差分析
   一 两因素有重复观察值试验的方差分析
   二 两因素单独观察值试验的方差分析
   三 举例
第二节 数据转换
自由度
矫正数
C=x2…/abn

SST=x2ijk -C
dfT=abn-1
A因素
SSA=1/(bn) x2i . .-C
df A=a-1
B因素
SSB=1/(an) x2 .j .-C
df A=b-1
交互作用
SSAB=SST-SSA-SSB -SSe
dfAB=(a-1)(b-1)
误差
SSe= x2ijk - 1/n x2ij .
dfe=ab(n-1)
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④ 期望均方
第15页,此课件共49页哦
⑤ 统计量F
第16页,此课件共49页哦
变异来源
平方和
自由度
均 方
F 值
A因素
SSA
dfA
MSA
FA=MSA/MSe
B因素
SSB
dfB
MSB
FB=MSB/MSe
交互作用
SSAB
dfAB
MSAB
FAB=MSAB/MSe
误 差
SSe
dfe
MSe
总变异
SST
dfT
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4. 随机效应模型
① 统计模型
 
其中要求:i 服从N(0,  ) ;j 服从N(0,  ); ( )ij 服从N(0,   ); ij 为随机误差,相互独立,服从N(0,σ2)。
第18页,此课件共49页哦
② 统计假设
备择假设为 上述各参数至少有一类不为零
③ 总平方和与总自由度的分解(同固定效应模型)
④ 期望均方
⑤ 统计量F
第19页,此课件共49页哦
变异来源
平方和
自由度
均 方
F 值
A因素
SSA
dfA
MSA
FA=MSA/MSAB
B因素
SSB
dfB
MSB
FB=MSB/MSAB
交互作用
SSAB
dfAB
MSAB
FAB=MSAB/MSe
误 差
SSe
dfe
MSe
总变异
SST
dfT
第20页,此课件共49页哦
5. 混合效应模型(设A为固定因素,B为随机因素)
① 统计模型
 
其中要求:j服从N(0,  ); ( )ij服从N(0,  ); ij为随机误差,相互独立,服从N(0,σ2)。
第21页,此课件共49页哦
② 统计假设
备择假设为 上述各参数至少有一类不为零
③ 总平方和与总自由度的分解
(同固定效应模型)
第22页,此课件共49页哦
④ 期望均方
⑤ 统计量F
第23页,此课件共49页哦
变异来源
平方和
自由度
均 方
F 值
A因素
SSA
dfA
MSA
FA=MSA/MSAB
B因素
SSB
dfB
MSB
FB=MSB/MSe
交互作用
SSAB
dfAB
MSAB
FAB=MSAB/MSe
误 差
SSe
dfe
MSe
总变异
SST
dfT
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二 两因素单独观察值试验的方差分析
  A、B两个试验因素的全部ab个水平组合中,每个水平组合只有一个观察值,全部试验共有ab 个观察值。其数据模式如表11—2所示。
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A
因素
B 因 素
合计
xi.
平均
B1
B2

Bj

Bb
A1
x11
x12

x1j

x1b
x1 .
A2
x21
x22

x2j

x2b
x2 .









Ai
xi1
xi2

xij

xib
xi .









Aa
xa1
xa2

xaj

xab
x a .
合计x .j






x..
平均


交叉分组两因素单独观察值试验数据模式
第26页,此课件共49页哦
1、两因素单独观察值试验的数学模型

  其中,μ为总平均数;i、j 分别为Ai、Bj 的效应;且  i=0,  j=0;εij为随机误差,相互独立,且服从N(0,σ2)。
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2、平方和与自由度的分解