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概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方差分析與回歸分析-展示頁(yè)

2024-09-01 09:02本頁(yè)面
  

【正文】 , AS ,從而計(jì)算出統(tǒng)計(jì)量 F 的觀察值 . 由于 0H 不真時(shí), AS 值偏大,導(dǎo)致 F 值偏大 . 因此, 1) 若 F aF ),1( rnr ?? 時(shí),拒絕 0H ,表示因素 A 的各水平下的效應(yīng)有顯著差異 。若 0H不成立,則在總偏差中,除隨機(jī)因素引起的差異外,還包括由因素 A 的不同水平的作用而產(chǎn)生的差異,如果不同水平作用產(chǎn) 生的差異比隨機(jī)因素引起的差異大的多,就認(rèn)為因素 A 對(duì)指標(biāo)有顯著影響,否則,認(rèn)為無顯著影響 . 為此,可將總偏差中的這兩種差異分開,然后進(jìn)行比較。 (3) 從每個(gè)總體中抽取的樣本相互獨(dú)立 . 那么,要比 較各個(gè)總體的均值是否一致,就是要檢驗(yàn)各個(gè)總體的均值是否相等,設(shè)第 i 個(gè)總體的均值為 i? ,則 假設(shè)檢驗(yàn)為 .: 210 rH ??? ??? ?? 備擇假設(shè)為 .,: 211 不全相等rH ??? ? 通常 備擇假設(shè)可以不寫 . 在水平 ),2,1( riAi ?? 下,進(jìn)行 in 次獨(dú)立試驗(yàn),得到試驗(yàn)數(shù)據(jù)為 , 21iinii XXX ?記數(shù)據(jù)的總 個(gè)數(shù)為 n = .1??ri in 由假設(shè)有 ~ijX ),( 2??iN ( i? 和 2? 未知),即有 ?ijX i? ~ ),0( 2?N 故 ?ijX i? 可視為隨 機(jī)誤差 .記 ?ijX i? = ij? ,從而得到如下數(shù)學(xué)模型 : ??? ???? 未知和相互獨(dú)立各個(gè) 2i2 , ),0(~,2,1,2,1, ????? ??ijijiijiijN njriX ?? ( 1) 方差分析的任務(wù) : 1) 檢驗(yàn)該模型中 r 個(gè)總體 ),( 2??iN ),2,1( ri ?? 的均值是否相等 。因素所處的狀態(tài),稱為該因素的水平 . 如果在一項(xiàng)試驗(yàn)中只有一個(gè)因素在改變,則稱為單因素試驗(yàn);如果多于一個(gè)因素在改變,則稱為多因素試驗(yàn) . 為方便起見,今后用大 寫字母 , CBA 等表示因素,用大寫字母加下標(biāo)表示該因素的水平,如 ?, 21 AA 等 . 二、假設(shè)前提 設(shè)單因素 A 具有 r 個(gè)水平,分別記為 , 21 rAAA ? 在每個(gè)水平 ),2,1( riAi ?? 下,要考察的指標(biāo)可以看成一個(gè)總體,故有 r 個(gè)總體,并假設(shè) : (1) 每個(gè)總體均服從正態(tài)分布 。 第八章 方差分析與回歸分析 第一節(jié) 單因素試驗(yàn)的方差分析 在科學(xué)試驗(yàn)、生產(chǎn)實(shí)踐和社會(huì)生活中,影響一個(gè)事件的因素往往很多。例如,在工業(yè)生產(chǎn)中,產(chǎn)品的質(zhì)量往往受到原材料、設(shè)備、技術(shù)及員工素質(zhì)等因素的影響;又如,在工作中,影響個(gè)人收入的因素也是多方面的,除了學(xué)歷、專業(yè)、工作時(shí)間、性別等方面外,還受到個(gè)人能力、經(jīng)歷及機(jī)遇等偶然因素的影響 . 雖然在這眾多因素中,每一個(gè)因素的改變都可能影響最終的結(jié)果,但有些因素影響較大,有些因素影響較小 . 故在實(shí)際問題中,就有必要找出對(duì)事件最終結(jié)果有顯著影響的那些因素 . 方差分 析就是根據(jù)試驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行分析,通過建立數(shù)學(xué)模型,鑒別各個(gè)因素影響效應(yīng)的一種有效方法 . 內(nèi)容分布圖示 ★ 引言 ★ 基本概念 ★ 例 1 ★ 例 2 ★ 假設(shè)前提 ★ 方差分析的任務(wù) ★ 偏差平方和及其分解 ★ ES 和 AS 的統(tǒng)計(jì)特性 ★ 檢驗(yàn)方法 ★ 例 3 ★ 例 4 ★ 習(xí)題 81 ★ 返回 內(nèi)容要點(diǎn): 一、基本概念 在方差分析中,我們將要考察的對(duì)象的某種特征稱為試驗(yàn)指標(biāo) . 影響試驗(yàn)指標(biāo)的條件稱為因素 . 因素可分為兩類,一類是人們可以控制的(如上例的原材料、設(shè)備、學(xué)歷、專業(yè)等因素);另一類人們無法控制的(如上例中員工素質(zhì)與機(jī)遇等因素) . 今后,我們所討論的因素都是指可控制因素。 (2) 每個(gè)總體的方差相同 。 2) 作出未知參數(shù) r??? , 21 ? , 2? 的估計(jì) . 為了更仔細(xì)地描述數(shù)據(jù),常在方差分析中引入 總平均 和效應(yīng)的概念 . 稱各均值的加權(quán)平均 ,1 1??? ri iinn ?? 為總平均 . 其中 n= .1??ri in 再引入 ,??? ?? ii ,2,1 ri ?? i? 表示在水平 iA 下總體的均值 i? 與總平均 ? 的差異,稱其為因子 A 的第 i 個(gè)水平 i? 的效應(yīng) . 易見,效應(yīng)間有如下關(guān)系式: ,0)(11 ??? ?? ?? ri iiri ii nn ??? 利用上述記號(hào),前述數(shù)學(xué)模型可改寫為 ???????????????未知和相互獨(dú)立各個(gè) 2i21,),0(~0,2,1,2,1,?????????ijijriiirijiijNnnjriX ?? ( 2) 而前述檢驗(yàn)假設(shè)則等價(jià)于 : .,: .: 211 210 不全為零r rHH ??? ??? ? ?? ??? 三、偏差平方和及其分解 為了使造成各 ijX 之間的差異的大小能定量表示出來,我們先引入 : 記在水平 i? 下數(shù)據(jù)和記為 : ???inj iji XX 1.,其樣本均值為 .iX = ,11??inj iji Xn因素 A下的所 有水平的樣本總均值為 X = ??? ?rinj iji Xn 1 11= ??ri iXr 1 .1 , 為了通過分析對(duì)比產(chǎn)生樣本 ijX , ri ,2,1 ?? , kj ,2,1 ?? 之間差異性的原因,從而確定因素 A 的影響是否顯著,我們引入偏差平方和來度量各個(gè)體間的差異程度 : ?TS ??? ? ?rinj iji XX1 12)( ( 3) TS 能反映全部試驗(yàn)數(shù)據(jù)之間的差異,又稱為總偏差平方和 . 如果 0H 成立,則 r 個(gè)總體間無顯著差異,也就是說因素 A 對(duì)指標(biāo)沒有顯著影響,所有的 ijX 可以認(rèn)為來自同一個(gè)總體 ),( 2??N ,各個(gè) ijX 間的差異只是由隨機(jī)因素引起的。 記 ?TS EA SS ? ( 4) 其中 ?AS ,)(12.?? ?ri ii XXn ?ES .)(1 12.??? ? ?rinj iiji XX AS 反映在每個(gè)水平下的樣本均值與樣本總均值的差異,它是由因素 A取不同水平引起的,稱為組間(偏差)平方和,也稱為 因素 A 的偏差平方和 . ES 表示在水平 iA 下樣本值與該水平下的樣本均值之間的差異,它是由隨機(jī)誤差引起的,稱為誤差(偏差)平方和,也稱為組內(nèi)(偏差)平方和 . 等式 ?TS EA SS ? 稱 為平方和分解式 . 事實(shí) 上 TS =??? ? ?rinj iji XX1 12)( =? ?? ? ???rinj iiiji XXXX1 12.. )]()[( =??? ? ?rinj iiji XX1 12.)( + )()(2 .1 1 . XXXX irinj iiji ??? ?? ? ,)(2.1 XXn iri i ???? 根據(jù) .iX 和 X 的定義知 0)()( .1 1 . ???? ?? ? XXXX iri nj iiji , 所以 TS =??? ? ?rinj iiji XX1 12.)( 2.1 )( XXn iri i ????= .AE SS ? 四、 ES 與 AS 的統(tǒng)計(jì)特性 如果 0H 成立 , 則所有的 ijX 都服從正態(tài)分布 ),( 2??N ,且相互獨(dú)立, 由第五章第三節(jié)的定理,可以證明 : 1) )。 2) 若 F aF ),1( rnr ?? 時(shí),則 接受 0H ,表示因素 A 的各水平下的效應(yīng)無顯著差異 . 實(shí)際分析中,常采用如下簡(jiǎn)便算法和記號(hào): ??iT ??inj ijX1, ,2,1 ri ?? ?T ??? ?rinj iji X1 1= .1??ri iX TS =??? ?rinj iji X1 12 nT2? , AS =??ri iinT12. nT2? , ES = AT SS ? 為表達(dá)的方便和直觀,將上面的分析過程和結(jié)果制成一個(gè)表格,稱這個(gè)表為單因素方差分析表: 表 81B 單因素方差分析表 111????????nSTrnSMSrnSEMSMSFrSMSrSAFTEEEEAAAA總和誤差因素值均方和自由度平方和方差來源 例題選講: 例 1 (講義例 1) 設(shè)有三臺(tái)機(jī)器 , 用來生 產(chǎn)規(guī)格相同的鋁合金薄板 .取樣 , 測(cè)量薄板的厚度精確至千分之一厘米 . 得結(jié)果如下表所示 . 表 81A 鋁合金板的厚度 機(jī)器 Ⅰ 機(jī)器 Ⅱ 機(jī)器 Ⅲ 這里 , 試驗(yàn)的指標(biāo)是薄板的厚度, 機(jī)器為因素 , 不同的三臺(tái)機(jī)器就是這個(gè)因素的三個(gè)不同的水平 . 如果假定除機(jī)器這一因素外 , 材料的規(guī)格、操作人員的水平等其它條件都相同,這就是單因素 試驗(yàn) . 試驗(yàn)的目的是為了考察各臺(tái)機(jī)器所生產(chǎn)的薄板的厚度有無顯著的差異 , 即考察機(jī)器這一因素對(duì)厚度有無顯著的影響 . 如果厚度有顯著差異 , 就表明機(jī)器這一因素對(duì)厚度的影響是顯著的 . 例 2 (講義例 2) 某食品公司對(duì)一種食品設(shè)計(jì)了四種新包裝 . 為了考察哪種包裝最受歡迎 , 選了十個(gè)有近似相同銷售量的商店作試驗(yàn) , 其中兩種包裝各指定兩個(gè)商店銷售 , 另兩種包裝各指定三個(gè)商店銷售 . 在試驗(yàn)期中各商店的貨架排放位置、空間都盡量一致 , 營(yíng)業(yè)員的促銷方法也基本相同 . 觀察在一定時(shí)期的銷售量 , 數(shù)據(jù)如表 所示 : 表 銷售量 包裝 商店 商店數(shù) in 1 2 3 1A 12 18 2 2A 14 12 13 3 3A 19 17 21 3 3A 24 30 2 在本例中 , 我們要比較的是四種包裝的銷售量是否一致 , 為此把包裝類型看成是一個(gè)因子 , 記為因子 A, 它有四種不同的包裝 , 就看成是 因子 A的四個(gè)水平 , 記為 4321 , AAAA .一般將第 i 種包裝在第 j 個(gè)商店的銷售量記為 iij mjix ,2,1。因素 A 有 r 個(gè)水平 A1 , A2 , ?, Ar ,因素 B 有 s 個(gè)水平 B1 , B2 , ?, Bs . 對(duì)因素 A, B 的每一個(gè)水平的一對(duì)組合( Ai , Bj ), (i=1, 2, ?,r, j=1, 2, ?, s)只進(jìn)行一次實(shí)驗(yàn),得到 rs 個(gè)試驗(yàn)結(jié)果 ijX ,列于下表中 表 821 1B 2B … sB 1A 11X 12X … sX1 2A 21X 22X … sX2 ? ? ? ? ? rA 1rX 2rX … Xrs 1. 假設(shè)前提 與單 因素方差分析的 假設(shè)前提相同,仍假設(shè): 1) ),(~ 2??ijij NX , 2,??
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