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方差分析的理论

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方差分析 ， 方差分析依据是什么？方差分析方差分析的函数可以用来判断几组观测数据或处理结果之间是否存在显著差异 。下面的理论 分析都是基于线性统计模型，可见可加性是方差 分析的重要前提，方差 分析:基本原理(1)实验条件，即不同处理引起的差异，称为组间差异 。

1、 方差 分析,没学过统计学照样搞懂当我们想了解不同年级的学习态度是否存在差异 ， 进而提供有针对性的教学方案，或者分析不同职业对某一产品的购买意向是否存在差异，进而根据分析结果精准投放广告时，以上分析两个数据和两个数据的区别都可以用相同的分析method方差-2/ 。方差 分析用于分类数据(X)和数量数据(Y)的区别分析例如，研究三组学生(X)的平均智商(Y)是否有显著差异 。

如果x是绝对的，y是定量的；而x分两组，比如男性和女性；这时候也可以用t检验来比较差异 。t检验和单因素方差-2/的区别在于t检验只能比较两组数据的差异 。如果X和Y都是分类数据，并且您想要比较差异，则需要使用卡方分析 。在分析之前，您必须首先以正确的格式输入并上传，以获得有效的分析结果 。

2、 方差 分析中有哪些基本假定1 。可加性 。方差 分析的每一个观测值都包含许多部分，如总体平均值、各因素的主效应、各因素间的交互效应、随机误差等 。这些部分必须以叠加的方式进行整合，即每个观测值都可以视为这些部分的累积和 。在讨论每个模型之前 ， 我们先给出一个适合这个模型的线性统计模型，这是可加性的数学表达式 。下面的理论 分析都是基于线性统计模型 ， 可见可加性是方差 分析的重要前提 。

3、 方差 分析的前捉、 理论根据是什么?试就单因素的重复试验情况简述之...【方差分析的理论】[答案]:(1)方差分析前提是:①各因素对应的总体应服从正态分布 。也就是说，对于每一级因子，观测值都是来自正态分布总体的简单随机样本；②每个群体的方差σ2必须相同 。也就是说，对于每一组观测数据，都是从具有相同方差的正态总体中抽取的；③观测值是独立的 。(2) 理论依据:总体中的每一个变量都可以根据其变异的原因分解成成千上万个线性分量，即线性可加模型 。

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