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方差分析与回归分析之比较,多因素方差分析和多元回归分析

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方差分析、回归分析、CDA一级方差分析、线性/123 。分为五个知识方向，考试比例如下:数据分析概念、方法论过程5%描述统计学分析12%推断统计学分析8%方差，Part1的前两篇已经记录了25%的考试分布，这次主要记录的是方差 分析和一元线性回归 分析，占总考试分布的5%；方差 分析:大纲要求熟悉:单因素的基本步骤方差 分析、总偏差平方和(SST)的含义和计算、组间偏差平方和(SSA)的含义和计算组，单因素原假设方差 分析 ， 以及方差 分析: 1的相关概念和原理，单因素方差 。

1、 回归、 方差、相关的联系、区别第五章关联与回归本章亮点:本章主要讲授关联的概念分析、关联与回归、简单线性回归模型、多重线性/123 。难点是讲授相关与回归的关系和线性回归模型的基本原理 。第一节相关性的意义和类型 。相关的概念世界一般都是相关的 ， 孤立的现象或事物是不存在的 。事物或现象之间的相互联系和相互制约 ， 构成了复杂的客观世界和世界的运动发展 。

如果进一步考察，可以发现现象之间的相互关系可以分为两种不同的类型:(1)功能关系 。反映出现象之间存在着密切的依赖关系 。在这个关系中，对于一个变量的数值，存在另一个变量的某个值，与之相反 。比如圆SπR2的面积S与半径R是函数关系，如果R的值发生变化，则有一定的S值与之对应 。函数关系广泛存在于客观世界中 。(2)相关性 。

2、简述 方差 分析基本原理1，基本原理:是计算组间误差，服从f分布，求F值，根据f分布表验证是否显著 。2.方差分析(简称ANOVA)，又称“方差分析”或“f检验”，是由R.A.Fisher发明的检验两个或多个样本差异显著性的方法 。由于各种因素的影响，从研究中获得的数据是波动的 。波动的原因可以分为两类 ， 一类是不可控的随机因素，一类是影响结果的可控因素 。

3、实验设计与 回归 分析的区别?【方差分析与回归分析之比较,多因素方差分析和多元回归分析】回归分析是一批已有的Y和几个X的同步观测数据，讨论了它们的数量关系 。开展回归 分析的前提是已有观测数据 。DOE是在没有数据的情况下使用的，实验设计是一门“研究如何以最有效的方式获取数据的科学” 。因此，它研究如何安排实验来获得数据 。回归过程中两者对比结果如何？形象的比喻是“回归 分析它面对的数据很可能是贫矿，而它在测试数据中面对的数据都是富矿” ， 同样的数据量下它们得到的信息会有很大的不同 。

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