【正文】 也可以使用它進(jìn)行此分析。81一般多元方差分析CCPBG/DISBU/QE 這些特征向量中最高的絕對(duì)值表示響應(yīng) “裂口裂口 ”，第二高的絕對(duì)值，第二高的絕對(duì)值表示表示 “光澤度光澤度 ”，表示，表示 “不透明度不透明度 ”的值很小。–, “擠壓擠壓 ”的第一個(gè)特征向量為的第一個(gè)特征向量為 在此示例中，第二個(gè)和第三個(gè)特征值為零，因此，對(duì)應(yīng)的特征向量無(wú)意義。 矩陣。矩陣，而矩陣，而 H，其中，其中 您可以使用特征分析來(lái)評(píng)估響應(yīng)平均值在不同模型項(xiàng)的各個(gè)水平之間有何不同。SSCP由于相關(guān)性結(jié)構(gòu)很弱，因此對(duì)這三個(gè)響應(yīng)執(zhí)行單變量方差也不大。光澤度都很小。檢查非對(duì)角線(xiàn)元素之間的相關(guān)性，或相當(dāng)于基于模型的響應(yīng)之間的相關(guān)性。誤差矩陣的偏相關(guān)誤差矩陣的偏相關(guān) ”的矩陣）來(lái)評(píng)估響應(yīng)變量的相關(guān)程的矩陣）來(lái)評(píng)估響應(yīng)變量的相關(guān)程度。之后。此矩陣的非對(duì)角線(xiàn)元素是各個(gè)叉積。當(dāng)響應(yīng)變量分別為）。標(biāo)記為標(biāo)記為 “誤差的誤差的 的單變量方差分析的平方和。和和 H）。對(duì)于模型項(xiàng)“以使用以使用 80CCPBG/DISBU/QE擠壓和添加劑主效應(yīng)。但有顯，但有顯著證據(jù)證明，在著證據(jù)證明，在 值分別為值分別為 以判斷是否有顯著證，以判斷是否有顯著證據(jù)證明存在模型效應(yīng)。Pillai 由于您要求顯示其他矩陣（假設(shè)、誤差和偏相關(guān)）和特征分析示其他矩陣（假設(shè)、誤差和偏相關(guān)）和特征分析，因此也顯示了這些信息。2，則，則 如果如果 s、 mPillai在計(jì)算 檢驗(yàn)和檢驗(yàn)和 79結(jié)果分析解釋 (二 )解釋結(jié)果解釋結(jié)果默認(rèn)情況下，默認(rèn)情況下， MinitabCCPBG/DISBU/QEPrecision 方差分析 因此使用平衡多元方差分析來(lái)檢驗(yàn)平均值是否相等。您進(jìn)行一項(xiàng)研究以確定擠壓塑料薄膜的最佳條件。頁(yè)碼 Hai的，也可以是固定或隨機(jī) 因子。表示所有處理組合（單元）都必須具有相同數(shù)量的觀(guān)測(cè)值。(MANOVA)。REPORTHon 和 ）。檢驗(yàn) =期望均方。 2)Precision完全嵌套方差分析。選擇統(tǒng)計(jì) ? 2在每個(gè)班次中，采集了三批測(cè)量數(shù)據(jù)。FPrecision頁(yè)碼 HaiP如果完全嵌套設(shè)計(jì)不平衡，如果完全嵌套設(shè)計(jì)不平衡， Minitab注注 如果要將調(diào)整平方和用于完全嵌套模型，請(qǐng)般線(xiàn)性模型。9）平方和進(jìn)行所有計(jì)算。子。所有因子。頁(yè)碼 Hai較大或杠桿值較大的觀(guān)測(cè)值進(jìn)行了標(biāo)記。P的交互作用項(xiàng) 和 的方差，表明該模型與數(shù)據(jù)的擬合程度非常高。的系數(shù)依賴(lài)于玻璃類(lèi)型。大于 都顯示為 檢驗(yàn)。這些值不依賴(lài)于模型順序。連續(xù)平方和是 F(Adj給出了模型中每項(xiàng)的自由度 第二個(gè)表格給出了方差分析表 頁(yè)碼 HaiREPORT實(shí)例Hon 一般線(xiàn)性模型 。選擇 統(tǒng)計(jì) 2150），使用 同樣，也可以對(duì)交互作用項(xiàng)進(jìn)行類(lèi)似分割。個(gè)水平，則可將平方和分割為 華氏度。現(xiàn)進(jìn)行一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，檢驗(yàn)溫度和玻璃類(lèi)型對(duì)示波器的光輸出的效應(yīng)。REPORTHon個(gè)因子和個(gè)因子和 一次最多可以分析 的。因子都必須出現(xiàn)在模型中。必須指定一個(gè)分層模型。形形成成 滿(mǎn)秩滿(mǎn)秩 方法進(jìn)行。和回歸和回歸 Precision）。然后顯示的是方差分析表 Minitab頁(yè)碼 Hai單擊 結(jié)果 。6 方差分析 由于一個(gè)因子的每個(gè)水平總是與另一個(gè)因子的每個(gè)水平組合出現(xiàn)，因此這些因子是交叉 互 的。進(jìn)行了一項(xiàng)試驗(yàn)，檢驗(yàn)使用新型號(hào)和舊型號(hào)的計(jì)算器所用的時(shí)間。66CCPBG/DISBU/QE個(gè)因子。50的，也可以的，也可以是固定或隨機(jī)是固定或隨機(jī) 使用一般線(xiàn)性模型既可以分析平衡設(shè)計(jì)，也可以分析不平衡設(shè)計(jì)。除單因子設(shè)計(jì)外，設(shè)計(jì)必須是平衡的。Precision和 時(shí)不同。平均值與總平均值在 表示因子 “分鐘 ”的水平 不同。和主效應(yīng) 64CCPBG/DISBU/QE單擊 確定 。中，輸入 分鐘 。 方差分析 使用正態(tài)數(shù)據(jù)的平均值分析和雙因子設(shè)計(jì)以識(shí)別任何顯著交互作用或主效應(yīng)。Precision因此，當(dāng) 分布的平均值至少為 Poisson的樣本會(huì)自動(dòng)從分析中忽略。500Poisson62平均值分析繪制正態(tài)、二項(xiàng)和 CCPBG/DISBU/QE 121119 120 123 123 122115 123 122 123 1223 119 120 121 122 123118 125 122REPORTMinitab計(jì)算結(jié)果計(jì)算結(jié)果結(jié)果分析解釋Hont2根據(jù)請(qǐng)求，均值顯示時(shí)采用單獨(dú) 檢驗(yàn) 為 ），則沒(méi)有顯著證據(jù)表明存在補(bǔ)充物質(zhì) *湖水交互作用效應(yīng)或湖水主效應(yīng)。FPrecision選中 顯示均值 。 方差分析 和主效應(yīng) 您在實(shí)驗(yàn)室中放置了十二個(gè)容器，每六個(gè)容器一組分別裝有取自?xún)蓚€(gè)湖的水。頁(yè)碼 Hai如果要將某些因子指定為隨機(jī) 的 58雙因子方差分析雙因子方差分析可在按兩個(gè)變量或因子 CCPBG/DISBU/QE的平均耐用性似乎有所不同 。方法時(shí)， 地毯 3MCB為 不存在統(tǒng)計(jì)意義上的不同，因?yàn)橹眯艆^(qū)間包括 平均值：地毯 地毯 )442)。2通過(guò)顛倒區(qū)間值的順序和符號(hào)，可以輕松找到未包括在輸出中的項(xiàng)的置信區(qū)間。2(, 4： 比較Tukey它優(yōu)于與其最接近的競(jìng)爭(zhēng)者的程度不會(huì)超過(guò) 是最佳的，則0，這是最小的可能值。24的平均值最大 。的平均值與地毯 （與最佳值的多重比較）是將每個(gè)平均值與其他平均值中的最佳值（最大值）進(jìn)行比較。許氏 設(shè)置為 值 Precision頁(yè)碼 HaiMCB，全族誤差率并輸入 單擊比較。4打開(kāi)工作表 “方差分析示例 .MTW”。1但是，此處選擇了兩種方法來(lái)展示 6055實(shí)例CCPBG/DISBU/QE單因子（堆疊 未堆疊存放）。如果在各自列中輸入每個(gè)組，請(qǐng)使用統(tǒng)計(jì) 頁(yè)碼 Hai一般線(xiàn)性模型 ： 通過(guò)允許不平衡設(shè)計(jì)和協(xié)變量（連續(xù)變量）來(lái)擴(kuò)展平衡方差分析 。或相等 （ 平衡）的觀(guān)測(cè)值數(shù)。檢驗(yàn)兩個(gè)或更多總體的均值相等的假設(shè)。差 REPORTHon由于您不想干預(yù)，因此輸入了 S都顯示模型中每個(gè)變量的常量項(xiàng)、系數(shù)及其 2輸出的第一 “頁(yè) ”給出了第一個(gè)兩步的結(jié)果。此示例使用了六個(gè)預(yù)測(cè)變量。REPORT51Minitab計(jì)算結(jié)果計(jì)算結(jié)果HonCCPBG/DISBU/QE否 。是 。2。在響應(yīng)中，輸入 脈搏 2。? 5啟用命令，以使 +您要找出第二次脈搏的最佳預(yù)測(cè)變量。學(xué)習(xí)初級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程的學(xué)生參加了一個(gè)簡(jiǎn)單的試驗(yàn)。Precision 值，則刪除這些變量。p提供三個(gè)常用過(guò)程：標(biāo)準(zhǔn)逐步回歸（添加和刪除變量）、向前選擇（添加變量）和向后消元（刪除變量）。Precision1”替代 “分值 2。9%R2 “分值 時(shí) “分值 ap回歸。選擇統(tǒng)計(jì) ? 22”中的大部分方差，以確定 “分值 2）。Precision更簡(jiǎn)單。以及執(zhí)行失擬檢驗(yàn) 法來(lái)執(zhí)行簡(jiǎn)單和多元回歸 REPORTHonPrecisionPrecision數(shù)據(jù)分布輕微呈現(xiàn)出尾部比正態(tài)分布稀少的趨勢(shì)，因?yàn)樽钚〉狞c(diǎn)在該線(xiàn)下方，最大的點(diǎn)在該線(xiàn)的上方。 AndersonDarling在變量下，輸入 AB間距 。? 3日，每天測(cè)量十次。日，經(jīng)理每個(gè)工作日進(jìn)行五次測(cè)量，然后從 日到 為確保生產(chǎn)質(zhì)量，在一家汽車(chē) A裝配廠(chǎng)，從 AB間距是從機(jī)軸上一點(diǎn)的實(shí)際 Precisionσ）、正態(tài)性檢驗(yàn)值以及關(guān)聯(lián)的 的累積分布函數(shù)的估計(jì)值。以檢查觀(guān)測(cè)值是否服從正態(tài)分布 頁(yè)碼 Hai≠0Precision在第二樣本中，輸入 材料 B。配對(duì) 選擇統(tǒng)計(jì) ? 2過(guò)程的誤差項(xiàng)可能比對(duì)應(yīng)非配對(duì)過(guò)程的誤差項(xiàng)小，因?yàn)樗擞捎趯?duì)之間的差異而產(chǎn)生的變異性。 B進(jìn)行比較。一家制鞋公司要對(duì)用于男童鞋鞋底的兩種材料 頁(yè)碼 Haiμμd0檢驗(yàn)：H0： μ此匹配允許您考慮通常導(dǎo)致較小誤差項(xiàng)的配對(duì)之間的變異性，從而提高假設(shè)檢驗(yàn)或置信區(qū)間的敏感度。配對(duì) 40t配對(duì)檢驗(yàn)當(dāng)配對(duì)差異服從正態(tài)分布時(shí)，此檢驗(yàn)適合于檢驗(yàn)配對(duì)觀(guān)測(cè)值之間的均值差。CCPBG/DISBU/QEα常常用水平為用水平為 ， H1被拒絕被拒絕假設(shè)假設(shè) H0:12=0。在下標(biāo)中，輸入 氣閘 。? 5T。假設(shè)進(jìn)行了方差檢驗(yàn)，并且沒(méi)有發(fā)現(xiàn)方差不等的證據(jù) ， 現(xiàn)在，您要確定是否有證據(jù)證明這兩種設(shè)備之間的差值不為零，以比較出這兩種設(shè)備的功效。(Damper=2)。安裝其中一種設(shè)備后，對(duì)房舍的能耗進(jìn)行了測(cè)量。Precision是總體 ≠H1： μ2對(duì)于雙尾雙樣本 可進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn) Precision對(duì)話(huà)框中單擊 確定 。在 置信水平 中，輸入 選中 進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn) 。4單樣本 選擇 統(tǒng)計(jì) 2置信區(qū)間，需要使用 為了檢驗(yàn)總體平均值是否為 Precision是假設(shè)總是假設(shè)總體平均值。μμ與與 μ假設(shè)假設(shè)檢驗(yàn)檢驗(yàn) 并在總體并在總體 使用單樣本信區(qū)間。檢驗(yàn)檢驗(yàn) 頁(yè)碼 Hai7單擊 圖形。 在 假設(shè)均值中，輸入 5。2選擇 統(tǒng)計(jì) 基本統(tǒng)計(jì)量 單樣本 Z。并獲得平均值的 =頁(yè)碼 Haiμ其中，其中， μ與與 μ對(duì)于雙尾單樣本的假設(shè)檢驗(yàn)?？捎?jì)算置信區(qū)間可計(jì)算置信區(qū)間 頁(yè)碼 Hai它們始終是有關(guān)總體屬性的語(yǔ)句，如參數(shù)值、多個(gè)總體的這兩個(gè)語(yǔ)句被稱(chēng)為原假設(shè)和備假設(shè)檢驗(yàn)使用樣本數(shù)據(jù)來(lái)設(shè) REPORT32實(shí)例HonCCPBG/DISBU/QE 置信區(qū)置信區(qū)間和中位數(shù)的間和中位數(shù)的 頁(yè)碼 HaiPrecision頁(yè)碼 HaiREPORT27實(shí)例輸出結(jié)果輸出結(jié)果輸出圖形輸出圖形HonCCPBG/DISBU/QEPrecision頁(yè)碼 HaiREPORT輸出結(jié)果輸出結(jié)果Hon23生成模版數(shù)據(jù) CCPBG/DISBU/QE插入空白行。[Enter])。SUBCMTB選擇 編輯器 22如