逆向思维与统计研究课件.ppt

1、1、测试设施修订数据的方差分析和一般线性模型，吴喜之，2、测试设施修订在大多数领域都有各种各样的测试。 例如，如何在不同的土壤、气候等各种条件下找到最适合的作物，收益最大如何在工业产品质量、廉价的环境下，儿童心理健康成长的企业可以采取怎样的积极措施增加收益，3、试验设施修订模式为回归模式，水产养殖业的原因变量是生产量，变量是水温，饲料，记述实验设施修订的模型是回归模型的一种，但实验设施修订问题本身的大部分是如何设定实验的，人们可以用最少的资源得到最好的结果。 当然，我们不打算详细讨论如何设置和修订实验，主要专注于实验设置和修订数据的分散分析。 方差分析、方差分析是分析各自变量对原因变量的影响的

2、一种方法。 这里的自变量是被称为定性变量的因子以及有可能出现的协调变量(covariate )的定量变量。 分析结果由方差分析表给出。 5、方差分析分解因子贡献的机制是变量的值随着自变量取值而变化的原理。 我们将总变化(差的平方和)按每个自变量(要素)进行分解，表示各自变量的贡献的最后剩下的不能用已知的要素进行说明的东西视为随机误差的贡献。 然后，将各个变量的贡献和随机误差的贡献进行比较(f检验)，判断其自变量的不同水平是否对主要变量的变化有显着贡献。 输出是f值和检查的p值的一部分。 让我们看一个例子。 6、单因素方差分析评述(data12.01 )饲料比较数据显示，n=19头猪，p=4种饲

3、料饲养一段时间后的增重问题：四种饲料不同，7、饲料实例(继续) :饲料(fodder )为自变量(单因子)，增重(weight )为(SPSS校正计算机数据格式不同)，假定平均值a=13360 :则可以生成： H0: m1=mp、线性模型3360， 10、式：的总平方和=验证组间平方和组内平方和，其中，SST为自由度n-1，SSB为自由度p-1，SST所在的自由度为p-1和n-p的f分布， 可以由SPSS获得方差分析表3360，其中n是观测值p的电平数，Fa是满足p(ffa )的f (3，15 )分布密度图，13、方差分析表3360 销售数据(sales.sav )的目的是调查销售额(原因变量

4、)是否受促销方式、售后服务和奖金三个参数的影响(前两个是定性变量，也称为因子，分别有三个和两个水平的定量) 、16、Excel数据、17、18、多因素方差分析(仅考虑主效果，不考虑相互效果和协变量)，首先仅受到参数不同的因素的主效果(main effect )，互效果(interaction )和假定没有协变量的主效果是指各参数所谓相互效应，是在有多个自变量的水平同时出现的情况下，主效应以外的附加的影响(“正面”或“负面”的影响)。 19、多因素方差分析(仅考虑主效应，不考虑交互效应和协变量)，以我们为例，积极促销可以比被动促销产生8万元的利润，售后服务可以比没有售后服务产生9万元的利润。 那

5、么，在没有相互作用的情况下，积极的促销和售后服务同时进行，会产生8917万元的利润(被称为可加算)。如果有相互作用效果的话，积极的促销和售后服务同时进行，就会产生相互作用效果(可以增加或减少)这样的追加效果。 此时的总效果不是十七万元。 20、方差分析(仅考虑主效应，不考虑交互效应和协变量)，分析的只是变量销售和自变量促销和售后服务的主效应。 这里的下标I表示促销水平，销售促销ai (下标表示不同水平)以及售后服务bj对应的只有主要效果的线性模型，其中下标I表示促销的水平，下标j表示是否有售后服务，并且下标k表示每种ij组合中的第几个观测值。 这里的最后的eijk是随机误差项。21、公式：总平

6、方和=组间平方和组内平方和。 其中，SSA具有自由度p-1，SSB具有自由度q-1，SSE具有自由度(p-1)(q-1 )，在正态分布的假设下分别具有自由度为p-1和(p-1)(q-1 )和自由度为q-1和(p-1)(q-1 )的f分布的SPSS 3360 glm-1 custom (主效果)、Note: SS.c=SSA SSB，23，相对于此型号，ssassb 20的值为13.880，p值为0.000 (更准确地说为0.0001658 )，售后服务的f检定统一修正量为25.5 p-值为0.000 (更准确地说为0.00006135). R2必须包含在0.981模型中，或者必须考虑相同因子级

7、别的差异，例如a1-a3、a2-a3、b1-b2等。 在上面的模型中，有截距时的SPSS的缺省约束也可以是固定a3=b2=0。当前无截距的a1、a2、a3的估计与截距估计加上有截距时的a1、a2、a3的估计实质上相等。 由于约束条件不同，不同软件的不同选项估计也不同，但相对大小不变。 相对于此模型，残奥仪表被估计为25，并且根据上述估计，我们的模型是26 (每个残奥仪表是相对意义的，并且含有一些常数项)，使得没有交互的模型可以从接下来的透视图中直观地看到。 图10.1的下线连接了没有售后服务时的3种促销状况的平均销售，上线连接了有售后服务时的3种促销状况的平均销售。 这两条线是平行的，因为模型

8、被选择为不相互作用。 由该图可知，两个因子效果的综合效果是单纯的相加。 27、SPSS实现(仅因子主效应的方差分析)，以sales.sav为例，在SPSS中选择analyzegenerallinearmodelunivariate进入主对话框。 然后，将销售选择为从属可变，将升级和服务选择为固定因子。 然后单击“Model”，选择“Custom”，在“Build Terms”中选择“Main effects”，并选择“promot(F )”和“service(F )”作为“Model”。 选择或不选择Include intercept in model返回到决定模型中是否包含常数项目的主对话框(Continue )，此时单击OK即可输出的残奥仪表的估计值为Options 、28、方差分析，加上作为协调变量的定量变量奖励，则代表参数奖励x的项目(加上系数g ) GX :又加入到模型中，计算机的方差分析表的输出(主要部分)为：29，该模型的相互作用如下： 因为各因子级别组合只有一个观测值(如果各因子级别