案例库下载-项目八假设检验、回归分析与方差分析10469.docx
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1、项目八 假设检验、回归分析与方差分析实验3 方差分分析实验目的 学习习利用MMathhemaaticca求单单因素方方差分析析的方法法.基本命令1.调用线线性回归归软件包包的命令令SStattistticssLiineaarReegreessiion.m作方差分析析时, 必须调调用线性性回归软软件包的的命令 SttatiistiicsLinnearrReggresssioon.mm或输入调用用整个统统计软件件包命令令选选项1, 选项项2, 选项33,RegreessiionRRepoort(回归报报告)可可以包含含:PaarammeteerCIITabble(参数b的的置信区区间表), Pre
2、diicteedReespoonsee (因因变量的的预测值值), MeaanPrrediictiionCCITaablee(均值值的预测测区间), FitReesiddualls(拟拟合的残残差), SuummaaryRRepoort(总结性性报告)等, 但不含含BesstFiit.实验准备将方差差分析问问题纳入入线性回回归问题题在线性回归归中, 把总的的平方和和分解为为回归平平方和与与误差平平方和之之和, 并在输输出中给给出了方方差分析析表. 而在方方差分析析问题中中, 也也把总的的平方和和分解为为模型平平方和与与误差平平方和之之和, 其方法法与线性性回归中中的方法法相同. 因此此只要把把
3、方差分分析问题题转化为为线性模模型的问问题, 就可以以利用线线性回归归中的设设计回归归命令DDesiigneedReegreess做做方差分分析.单因素试验验方差分分析的模模型是 (3.11)上式也可改改写成 (33.2)给定具体数数据后, 还可可(2.2)式式写成线线性模型型的形式式: Y = XXb +e (3.3)其中X称为为设计矩矩阵, 它的元元素是00或1. 由于于(3.2)的的每一个个等式的的右边都都有因此此X的第一一列都是是1, 线性模模型中就就有了必必须要有有的常数数这一列列.是线线性模型型中的参参数.相相当于线线性模型型中常数数项相当当于线性性模型中中的参数数当然也也可以用用
4、或代替.YY是因变变量(向向量), e是误差差向量.可以通通过下面面的例子子来了解解和熟悉悉此方法法.实验举例例3.1 (教材材 例33.1) 今有有某种型型号的电电池三批批, 它它们分别别是A,B,C三个工工厂所生生产的. 为评评比起质质量, 各随机机抽取55只电池池为样品品, 经经试验得得其寿命命(单位位:h)如下表表:A4042484538B2628343230C3950405043试在显著性性水平00.055下检验验电池的的平均寿寿命有无无显著的的差异. 若差差异是显显著的, 试求求均值差差及的置信信水平为为95%的置信信区间.这是方差分分析问题题, 先先把它转转化为线线性模型型:Y
5、= Xb +e. 令 则线性模型型(3.3)与与方差分分析模型型(3.1)完完全等价价. 模模型(33.3)完全可可以用DDesiigneedReegreess命命令作设设计回归归, 得得到所要要的方差差分析表表.我们面临的的任务是是: (1) 检检验3个个总体的的均值是是否相等等,即作作假设检检验(2) 求求均值差差及的置信信水平为为95%的置信信区间.任务(1)等价于于对模型型(3.3)作作检验:而任务(22)等价价于求的的置信区区间. 在DeesiggneddReggresss命令令中加入入选项RegreessiionRRepoort-PParaametterCCITaablee,Mee
6、anPPreddicttionnCITTablle,SSummmaryyRepportt后便能完成成上述任任务. 用回回归分析析作单因因素方差差分析 完成成对模型型的假设设检验和和对模型型参数的的区间估估计任务务.输入入设计矩矩阵和数数据X1=1.00,0,0,1,0,00,1,00,0,11,0,0,1,0,00,1,11,0,11,1,0,1,1,00,1,1,0,1,1,00,1,00,1,11,0,1,1,0,11,1,00,1,11,0,1; Y1=400,422,488,455,388,266,288,344,322,300,399,500,400,500,433;再输入设计计回归
7、命命令DesiggneddReggresssXX1,YY1,RRegrresssionnRepportt- ParrameeterrCITTablle,MMeannPreedicctioonCIITabble,SummmarryReeporrt(*回归报报告输出出参数的的置信区区间,均均值的置置信区间间和总结结报告*)执行后得到到输出Estimmatee SSE CII142.61.8899112388.46622,46.73778ParaametterCCITaablee-22-122.62.6685776-118.445188,-66.7448222 31.882.6685776-44.0
8、551788,7.651178MeanPPreddicttionnCITTablle-ObserrveddPreediccteddSECI40.42.61.8899112388.46622,46.7377842.42.61.8899112388.46622,46.7377848.42.61.8899112388.46622,46.7377845.42.61.8899112388.46622,46.7377838.42.61.8899112388.46622,46.7377826.30.1.8899112255.86622,34.1377828.30.1.8899112255.86622,34.
9、1377834.30.1.8899112255.86622,34.1377832.30.1.8899112255.86622,34.1377830.30.1.8899112255.86622,34.1377839.44.41.8899112400.26622,48.5377850.44.41.8899112400.26622,48.5377840.44.41.8899112400.26622,48.5377850.44.41.8899112400.26622,48.5377843.44.41.8899112400.26622,48.53778Estimmatee SSE TSStattPVaa
10、luee142.61.889911222.431143.663988710-111ParaametterCCITaablee-22-122.62.6685776-4.691140.00005521996 331.882.66857760.6670220.55154421Rsquaaredd-00.73399004,AAdjuusteedRSSquaaredd-00.69965554,EstimmateedVaariaancee-118.003333,ANNOVAATabble- DFFSummOfssqMeaanSqqFraatiooPvaalueeModell26155.63077.817.
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