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方差分析为什么假设正态分布,双因素方差分析需要满足正态分布吗

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为什么做统计的时候一般会做-1 分析？方差 分析的四个假设是什么？方差 分析(单因子方差分析)，请问方差分析的条件是什么？当方差 分析中只涉及一个自变量时，称为单因素方差 分析 。叫标准正态分布，分析，用的是错误方差，所以叫方差，什么情况下会得到正态分布 。

1、 方差 分析(analysisofvariance方差分析(变量分析)用于研究一个或多个分类自变量与一个数值因变量之间的关系 。方差 分析通过检查多个总体的均值是否相等来确定一个或多个分类自变量是否受到数值因变量的显著影响 。当方差 分析中只涉及一个自变量时，称为单因素方差 分析 。1)对于每个因素水平，观察值是来自正态分布总体的简单随机样本 。

2)每一层次的因素，每一个正态分布总计方差σ2必须相等 。当每个水平或分组对应的样本数相等或相近时，ANOVA对方差等式的要求不是特别敏感 。3)观测值相互独立 。* *注:当假设1)满足时，则每一级的平均值为1 。可加性 。方差 分析的每个观测值包含很多部分，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 。后来的理论分析都是基于线性统计模型，可见可加性是方差-3/的重要前提 。

2、 方差 分析有哪些基本假定?为什么有些数据需要经过转换才能 方差 分析?有哪...方差分析所用的统计量是F值，符合F分布，也就是说F分布用于假设检验 。分析的可变数据通常需要满足正态分布 。方差 分析:正态性，可加性，方差齐性的基本假设 。方差的有效性是基于这三个基本假设 。如果分析的数据不满足这些基本假设，结论就不正确 。当某些样本来自与这三个基本假设相冲突的总体时，这些数据必须经过适当的处理 ， 即数据转换，才能方差-3/ 。
【方差分析为什么假设正态分布,双因素方差分析需要满足正态分布吗】
3、在什么情况下会得到 正态分布?正态分布正态分布是一种概率分布 。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续随机变量的分布 ， 第一个参数μ是跟随正态分布的随机变量的平均值，第二个参数σ2是这个随机变量的/12344 。因此，正态分布记为N(μ，σ2) 。随机变量遵循正态分布的概率规律是，取接近μ的值的概率较大 ， 而取离μ较远的值的概率较?。沪以叫?，分布越集中在μ附近 。

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