變異數(shù)分析-一元變異數(shù)分析(ppt42)(已修改)
2025-02-02 15:48 本頁面
【正文】 變異數(shù)分析 – 一元變異數(shù)分析(Analysis of VarianceOne way ANOVA)q 介 紹 變異數(shù)分析概念m 離差平方和m 平均變異數(shù)誤差q 演練計算 ANOVA 表m 手工計算mMinitab 計算q 練習(xí) ANOVA m 練習(xí)m 家庭作業(yè)章節(jié)目的與用途169分析 階 段 : 可能取得的成果q 專案回顧和第一次課程其餘成果 q 確定變異來源 : 探測性資料分析 m 應(yīng)用工具 : FMEA 和用 Excel操縱資料 m 圖表技巧 q 確定變異來源 : 統(tǒng)計分析 m 信賴區(qū)間 m 假設(shè)檢定與樣本大小 m 中心趨勢 q 確定變異來源 : 變異數(shù)分析 q 實驗設(shè)計 ( DOE)規(guī)劃 q 完成階段總結(jié) m 結(jié)論 , 問題和下階段任務(wù) 170不連續(xù) 連續(xù)不連續(xù) 列聯(lián)表(Contingency Tables) 變異數(shù)分析 連續(xù) 邏輯回歸(Logistic Regression) 回歸(Regression)因變數(shù)自變數(shù)數(shù)學(xué)工具與資料類型171檢定平均數(shù)q 一個平均數(shù)的檢定m 大樣本或 s 已知的 Z檢定m 小樣本或 s 未知的 t檢定q 兩個平均數(shù)的檢定m 2樣本 t檢定 (2Sampletest)m 配對樣本 t檢定 (Paired ttest)q 三個或三個以上的平均數(shù)檢定m 一元變異數(shù)檢定 (Oneway ANOVA)Ho: m = mtargetHa: m mtarget m mtarget m 185。 mtargetHo: m1 = m2Ha: m1 m2 m1 m2 m1 185。 m2Ho: m1 = m2Ha: 至少有一 個 不同mtarget172變異數(shù)分析模型 (ANOVA Model)q 變異數(shù)分析數(shù)學(xué)模型其中 :yij =來自試驗組合 j 的單個回應(yīng)m =母體平均數(shù) tj =來自試驗組合 j 的基值 (Tao發(fā)音 )?ij =隨機誤差000185。=ja 至少一 個:Hs39。:Htt 不同 至少一 個 :H...:Hjajmmmm === 210數(shù)學(xué)假設(shè) 慣例轉(zhuǎn)換173變異數(shù)分析 簡 介q 實 例 :m 一肥料公司想比較施用四種新的春麥肥料的農(nóng)田與沒有施用肥料的農(nóng)田之間的差別 .m 從每一個試驗組合中抽取了不同的農(nóng)田樣本並且計算了每英畝平均蒲式耳 (Bushel)是多少 .q 問題 :m 四種肥料之間有什麼不同並且與未施肥受控農(nóng)田 (控制組 or對照組 )又有什麼不同 ?註： Bushel榖物、水果等容量單位 美： 、英： ?174案例研究q 案例 1q 案例 2?175案例 1 圖 表q 案例 1 – 箱形 圖 (Box plot)q 案例 1 – 點狀圖 (Dot plot)?176案例 2圖表q 案例 2 – 箱形 圖 (Box plot)q 案例 2 – 點狀圖 (Dot plot)?177多元 t檢定 – 恰當嗎 ?q 實驗者需要與每一個平均數(shù)的組合進行 2樣本 t檢定 .m 1 與 2, 1與 3, 1與 4, 1與 5m 2與 3, 2與 4, 2與 5m 3與 4, 3與 5m 4與 5q 爲什麼這不是一個好的辦法 ?m 很明顯 , 單調(diào)乏味麻煩 .q ?風(fēng)險有多大 ?m 每個 t檢定 都有一個不正確 (?)的風(fēng)險 .10^==totala??178解 決辦 法 – 變異數(shù)分析 (ANOVA)q ANOVA其實是 2Sample t檢定 的延伸 (綜合 )q ANOVA是一種檢定多個樣本平均數(shù)之間差異的方法q 爲什麼稱之爲變異數(shù)分析 ANOVA?m ANOVA是直覺背後的數(shù)學(xué)m ANOVA 比較 /分析變異數(shù)q 組 內(nèi)變異數(shù)q 組間 變異數(shù)179Minitab 中的變異數(shù)分析 – 快 速 示 範q 在 Minitab 中 選 StatANOVAOneway (Unstacked)… 至少一 個 不同 :H...:Hjajmmmm === 210180Minitab 的變異數(shù)分析 結(jié) 果 – 案例 1 Oneway ANOVA: TmtA, TmtB, TmtC, TmtD, TmtCntrl1
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