第九章方差分析与回归分析 本章研究的主要问题: 1.有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法 多处理的正态总体参数估计和均值比较。 2.对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和 协同变异问题进行统计分析的方法 回归分析和相 关分析。 涉及的理论模型:线性模型 所用到主要方法:最小二乘法
第九章 方差分析与回归分析 本章研究的主要问题： 1. 有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法 多处理的正态总体参数估计和均值比较。 2. 对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和 协同变异问题进行统计分析的方法 回归分析和相 关分析。 涉及的理论模型：线性模型 所用到主要方法：最小二乘法
第一节单因素试验的方差分析 术语:试验指标、因素、水平教材p270 单因素随机试验:只考察一个因素A,试验的水平有 a个:A1,A A2。设A的重复数(样本容量) 为r1,=1,2,…,a。总试验次数为 ∑7=n,特别,当=2= r,有c =n。 前提假设:所有试验单元的试验条件一致(元系统 误差)。 方差分析的作用 1.通过对试验数据的统计分析,推断造成试验数据 间的差异的原因是试验水平差异还是随机误差的影
第一节 单因素试验的方差分析 单因素随机试验：只考察一个因素A，试验的水平有 a 个：A1，A2，…Aa 。设Ai的重复数（样本容量） 为ri，i=1，2，…，a 。总试验次数为 r n，特别，当r r ra r，有ar n。 a i i = = = = = = = 1 2 1 前提假设：所有试验单元的试验条件一致（无系统 误差）。 方差分析的作用： 1. 通过对试验数据的统计分析，推断造成试验数据 间的差异的原因是试验水平差异还是随机误差的影 响。 术语：试验指标、因素、水平 教材p270
2.推断哪些因素的影响是显著的。 3.分析出“最佳”的试验水平(固定模型);或估 计总体变量的参数(随机模型) 方差分析与假设检验的区别: 方差分析能同时检验多个总体的某个参数(如均 值)是否相等,而假设检验每次只能检验两个总体 的某个参数是否相等。 方差分析与回归分析的区别: 回归分析主要是为了得到自变量与因变量之间的定 量关系 回归方程。回归系数显著性讨论的目的 是把影响不显著的自变量从回归方程中剔除,以提高 回归方程的稳健性,使预测更加精确可靠
2. 推断哪些因素的影响是显著的。 3. 分析出“最佳”的试验水平（固定模型）；或估 计总体变量的参数（随机模型）。 方差分析与假设检验的区别： 方差分析能同时检验多个总体的某个参数（如均 值）是否相等，而假设检验每次只能检验两个总体 的某个参数是否相等。 方差分析与回归分析的区别： 1. 回归分析主要是为了得到自变量与因变量之间的定 量关系 回归方程。回归系数显著性讨论的目的， 是把影响不显著的自变量从回归方程中剔除，以提高 回归方程的稳健性，使预测更加精确可靠
方差分析则是用于区分因素对试验指标影响的显 著程度及影响大小,从而找出“最佳”的试验水平。 2.回归分析要求因素(输入)变量是定量的,而方差 分析则不要求因素(输入)变量是定量的。 3.回归分析要求对所有试验水平都进行相应的试验 而方差分析则只需有选择地对某些试验水平进行试 验(如正交设计)。 第三节一元线性回归 社会经济现象中相互影响或相互联系的关系一般可 分为三类:函数关系、相关关系、不确定关系。 相关关系:现象之间存在着数量上的依存关系,但这 种关系间的数值是不确定的
方差分析则是用于区分因素对试验指标影响的显 著程度及影响大小，从而找出“最佳”的试验水平。 2. 回归分析要求因素（输入）变量是定量的，而方差 分析则不要求因素（输入）变量是定量的。 3. 回归分析要求对所有试验水平都进行相应的试验， 而方差分析则只需有选择地对某些试验水平进行试 验（如正交设计）。 第三节 一元线性回归 相关关系：现象之间存在着数量上的依存关系，但这 种关系间的数值是不确定的。 社会经济现象中相互影响或相互联系的关系一般可 分为三类：函数关系、相关关系、不确定关系
相关关系的分类:因果关系、平行关系 平行关系:互为因果或由共同的外因所影响(协同变 异)。 统计分析的任务: 1.对因果关系,建立回归方程,进行预测和控制 2.对平行关系,估计相关系数,确定相关程度。 回归概念 对因果关系,一般把条件因素(可控制或可观察)作 为自变量x(普通变量),将结果作为因变量Y(随机变 量)
相关关系的分类：因果关系、平行关系 平行关系：互为因果或由共同的外因所影响（协同变 异）。 统计分析的任务： 1. 对因果关系，建立回归方程，进行预测和控制。 2. 对平行关系，估计相关系数，确定相关程度。 一、回归概念 对因果关系，一般把条件因素(可控制或可观察)作 为自变量x(普通变量) ，将结果作为因变量Y(随机变 量)