首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    R语言数据分析与挖掘(第五章):方差分析(1)——单因素方差分析

    方差分析(analysis of variation,简写为ANOVA)又称变异数分析或F检验,用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验,从函数的形式看,方差分析和回归都是广义线性模型的特例,回归分析lm()也能作方差分析。其目的是推断两组或多组数据的总体均值是否相同,检验两个或多个样本均值的差异是否有统计学意义。方差分析的基本思路为:将试验数据的总变异分解为来源于不同因素的相应变异,并作出数量估计,从而明确各个变异因素在总变异中所占的重要程度;也就是将试验数据的总变异方差分解成各变因方差,并以其中的误差方差作为和其他变因方差比较的标准,以推断其它变因所引起的变异量是否真实的一种统计分析方法。把对试验结果发生影响和起作用的自变量称为因素(factor),即我们所要检验的对象。如果方差分析研究的是一个因素对于试验结果的影响和作用,就称为单因素方差分析。因素的不同选择方案称之为因素的水平(level of factor)或处理(treatment)。因素的水平实际上就是因素的取值或者是因素的分组。样本数据之间差异如果是由于抽样的随机性造成的,称之为随机误差;如果是由于因素水平本身不同引起的差异,称之为系统误差。

    03
    领券