【正文】 在以后的日子里，我會(huì)更加努力的學(xué)習(xí)和工作，不辜負(fù)父母對我的殷殷期望。在此向他們表示深深的感謝！ 最后要感謝的是我的父母，是他們的辛勤勞動(dòng)換來我今天安逸的學(xué)習(xí)生活。感謝四年中陪伴在我身邊的同學(xué)、朋友，是他們的包容和幫助使我更加成熟。 此外，我還要感謝四年來教授我知識的所有老師。在忙碌的教學(xué)工作中擠出時(shí)間來指導(dǎo)、審查、修改我的論文。他為人隨和，治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)心。當(dāng)我寫完這篇畢業(yè)論文的時(shí)候，大學(xué)生活也即將畫上一個(gè)句號，此時(shí)的我心中充滿了對母校的感激和留戀。河南城建學(xué)院本科畢業(yè)論文 參考文獻(xiàn) 參考文獻(xiàn)[1] 葉慈南. 應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2007.[2] 賈俊平. 統(tǒng)計(jì)學(xué)（第四版）[M]. 北京：中國人民大學(xué)出版社，2009.[3] 湯銀才. R語言與統(tǒng)計(jì)分析[M]. 北京：中國高等教育出版社，2008.[4] 薛毅. 統(tǒng)計(jì)建模與Ｒ軟件[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2007.[5] 王斌會(huì). 多元統(tǒng)計(jì)分析及R語言建模[M]. 廣州：暨南大學(xué)出版社,2010.[6] [美]Robert I，Kabacoff. R語言實(shí)戰(zhàn)[M]. 北京：人民郵電出版社，2013.[7] 陳毅恒，梁沛霖. R軟件操作入門[M]. 北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2006.[8] 王小明，韓小亮. SPlus應(yīng)用統(tǒng)計(jì)教程[M]. 上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2005.[9] ：學(xué)習(xí)指導(dǎo)、軟件介紹及習(xí)題[M]. 北京：科學(xué)出版社， 2004.[10] Emmanuel Paradis. R for Beginners. 2005(, 2006).[11] Peter Statistics with R Springer. 2002.河南城建學(xué)院本科畢業(yè)論文 致謝 致謝 大學(xué)生活眼看就要結(jié)束，在這里我度過了四年最難忘的時(shí)光。(4)本次論文雖然取得了以上成果，但仍有不足之處。(2)將R語言應(yīng)用到方差分析中，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理、對方差分析結(jié)果的實(shí)時(shí)輸出和方差齊次性檢驗(yàn)等功能。第一章對R軟件和方差分析進(jìn)行了相關(guān)介紹，第二、三、四章分別對單因素方差分析、雙因素方差分析和協(xié)方差分析作了詳細(xì)的理論推導(dǎo)及相關(guān)問題的R程序?qū)崿F(xiàn)。用統(tǒng)計(jì)軟件解決統(tǒng)計(jì)分析問題大大提高了工作效率，為數(shù)據(jù)增加了準(zhǔn)確性，為我們的科研和生產(chǎn)實(shí)踐帶來了很大方便。35河南城建學(xué)院本科畢業(yè)論文 結(jié)論 結(jié)論人類已經(jīng)邁進(jìn)了21世紀(jì)，由于科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域。R程序及結(jié)果如下：建立數(shù)據(jù)集sl rep(c(A, B, C), each=8)czc(15,13,11,12,12,16,14,17,17,16,18,18,21,22,19,18,22,24,20,23,25,27,30,32)zzc(85,83,65,76,80,91,84,90,97,90,100,95,103,106,99,94,89,91,83,95,100,102,105,110)d (sl,cz,zz) 1）若認(rèn)為在三種不同飼料喂養(yǎng)下，豬的初始體重不同，但增長速度相同，這時(shí)使用命令ancova(zz~cz+sl, data=d) 運(yùn)行結(jié)果：Analysis of Variance TableResponse: zz Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F) cz 1 ***sl 2 ***Residuals 20 Signif. codes: 0 ‘***’ ‘**’ ‘*’ ‘.’ ‘ ’ 1 增長速度相同下的回歸 由 ，可知豬的初始體重和增長速度對豬的增重都有顯著差異。 為研究A、B、C三種飼料對豬的催肥效果，用每種飼料喂養(yǎng)8頭豬一段時(shí)間，測得每頭豬的初始重量()和增重()，? 三種飼料喂養(yǎng)豬的初始重量與增重解 A飼料B飼料C飼料 1234567815 85 13 83 11 65 12 76 12 80 16 9114 8417 9017 9716 90 18 100 18 95 21 103 22 106 19 9918 94 22 8924 9120 8323 9525 10027 10230 10532 110 分析：飼料是人為可以控制的定性因素，豬的初始重量是難以控制的定量因子，為協(xié)變量；實(shí)驗(yàn)的觀察指標(biāo)是豬的增量，為響應(yīng)變量。反之“接受”原假設(shè)。 分析步驟 考慮假設(shè)檢驗(yàn) 令（的總離均差平方和） （）（的組間平方和） （） (的組內(nèi)平方和) （）(的總離均差平方和） （）（的組間平方和） （）（的組內(nèi)平方和） （）(與的總離均差乘積和)（）(與的組間乘積和) （）(與的組內(nèi)乘積和) （）其中， （） （） （）由此得參數(shù)、和的估計(jì)為， （）其中反映了因線性回歸系數(shù)顯著時(shí)對數(shù)據(jù)的矯正。其基本思想就是：將一些對響應(yīng)變量有影響的變量(指未知或難以控制的因素)看作協(xié)變量，建立響應(yīng)變量隨協(xié)變量變化的線性回歸關(guān)系，并利用這種回歸關(guān)系把值化為相等后再對各處理組的修正均值間差別進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，其實(shí)質(zhì)就是從的總的平方和中扣除對的回歸平方和，對殘差平方和作進(jìn)一步分解后再進(jìn)行方差分析，以更好地評價(jià)這種處理的效應(yīng)。s Ksquared = , df = 3, pvalue = 結(jié)果顯示。 ④再進(jìn)一步使用前面的Bartlett方法檢驗(yàn)因素nd和wd下的數(shù)據(jù)是否滿足方差齊性的要求， R程序如下： (sql~nd, data=m) 運(yùn)行結(jié)果：Bartlett test of homogeneity of variancesdata: sql by ndBartlett39。若僅考慮A與B的交互效應(yīng)則方差模型格式為。盡管如此，由于實(shí)驗(yàn)誤差的存在，我們用方差分析函數(shù)aov( )對此進(jìn)行確認(rèn)。各水平均有較大差異存在。 某化工產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中，為了提高收取率，選了三種濃度、四種溫度做實(shí)驗(yàn)，在每種濃度與溫度配合下各做兩次實(shí)驗(yàn)，其收取率如表4所示： 溫度/濃度/%ABCDa4，01,13，10,2b1，30，23,14,0c5,13,42,34,0 在顯著性水平下，檢驗(yàn)不同濃度、不同溫度以及它們之間的交互作用對收取率有無顯著影響。其方差分析表的一般形式為： 有交互作用的雙因素方差分析表 1誤差來源平方和自由度 均方值值臨界值 2A因素 3B因素 4 交互 作用 5 誤差 6 總和 R在有交互作用的雙因素方差分析中的程序?qū)崿F(xiàn) R軟件中仍用函數(shù)aov( )進(jìn)行有交互作用的方差分析，但其中的方差模型格式為。 1）各平方和的計(jì)算公式如下： 總平方和： （） A變量平方和： （） B變量平方和： （） 交互作用平方和： （） 誤差平方和： （） 2）可以證明： ， （） ， （） c. 當(dāng)成立時(shí)， （） ③統(tǒng)計(jì)決策： 當(dāng)，則拒絕；當(dāng)，則拒絕；當(dāng)，則拒絕，否則接受。則有交互作用的雙因素方差分析模型可表示為 （）為因素A的第個(gè)水平的效應(yīng)，為因素B的第個(gè)水平的效應(yīng)，為因素A和因素