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ANOVA


“方差分析。” 透過分析組方差來檢驗均值異質性的統計檢驗。ANOVA 的實現方式為ANOVA[data] 在 Wolfram 語言包中ANOVA` .

要應用此檢驗,假設對具有相等方差、獨立誤差和正態分佈變數 Y 進行隨機抽樣。設 n 為每個 K 因子水平(處理組)內的重複數(相同觀測值的集合),y_(ij) 為因子水平 i 內的第 j 個觀測值。還假設 ANOVA 是“平衡的”,透過限制 n 對於每個因子水平都相同。

現在定義平方和項

SST=sum_(i=1)^(k)sum_(j=1)^(n)(y_(ij)-y^_^_)^2
(1)
=sum_(i=1)^(k)sum_(j=1)^(n)y_(ij)^2-((sum_(i=1)^(k)sum_(j=1)^(n)y_(ij))^2)/(Kn)
(2)
SSA=1/nsum_(i=1)^(k)(sum_(j=1)^(n)y_(ij))^2-1/(Kn)(sum_(i=1)^(k)sum_(j=1)^(n)y_(ij))^2
(3)
SSE=sum_(i=1)^(k)sum_(j=1)^(n)(y_(ij)-y^__i)^2
(4)
=SST-SSA,
(5)

這些是總平方和、處理平方和以及誤差平方和。這裡,y^__i因子水平 i 內觀測值的均值,y^_^_ 是“組”均值(即均值的均值)。計算下表中的條目,獲得與計算出的均方值的 F 比率相對應的 P 值

 F=(MSA)/(MSE).
(6)
類別 degrees 自由度SS均方F 比率
模型K-1SSAMSA=(SSA)/(K-1)(MSA)/(MSE)
誤差K(n-1)SSEMSE=(SSE)/(K(n-1))
總計Kn-1SSTMST=(SST)/(Kn-1)

如果 P 值很小,則拒絕零假設,即不同組的所有均值都相同。


另請參閱

因子水平最小二乘擬合MANOVA重複方差

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參考文獻

Miller, R. G. 超越 ANOVA:應用統計學基礎。 博卡拉頓,佛羅里達州:Chapman & Hall,1997 年。

在 中引用

ANOVA

請引用為

Weisstein, Eric W. “ANOVA。” 來自 Web 資源。 https://mathworld.tw/ANOVA.html

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