方差分析是試驗研究中分析試驗資料的重要方法，應用什麼廣泛。本章將介紹方差分析的基本思想及單因素和雙因素方差分析方法。
5.1.1基本概念
在實際 中常常要通過實驗來了解各種因素對產品的效能，產量等的影響，這些效能，產量指標等統稱為試驗指標，而稱影響試驗指標的條件，原因等為因素或因子，稱因素所處的不同狀態為水平。各因素對試驗指標的影響一般不同的，就是乙個因素的沒的水平對試驗指標的影響往往也是不同的。方差分析就是通過對試驗資料進行分析，檢驗方差相同的各正態總體的均值是否相等地，以判斷各因素對試驗指標的影響是否顯著。方差分析按影響試驗指標的個數分為單因素方差分析，雙因素方差分析和多因素方差分析。
基本都是求了乙個方差：即先求個偏差的平方和，再除以各自的自由度。就得到方差，就是通過算方差去判斷我們要的結果 所以，這種方法就叫做方差分析。
雙因素方差分析 多因素方差分析
在前面我們講過簡單的單因素方差分析，這一篇我們講講雙因素方差分析以及多因素方差分析，雙因素方差分析是最簡單的多因素方差分析。單因素分析就是只考慮乙個因素會對要比較的均值產生影響，而多因素分析是有多個因素會對均值產生影響。需要注意的是乙個因素可能會有不同的水平值，即不同的取值。比如要判斷某一款藥對某種...
python方差分析
目錄 一元方差分析 一元單因素方差分析 一元多因素方差分析 協方差分析 場景 5種不同畫素的數位相機 單因素 對銷量 研究的因變數 是否有顯著差異 g dc sales pixel unique args for i in list g 將pixel變數轉化為分類變數並為其值掛標籤 dc sales...
方差分析anova
參考 方差分析 analysis of variance，簡稱anova 方差分析 anova 又稱 變異數分析 或 f檢驗 是r.a.fister發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的資料呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是...