统计学双因素方差分析（不交互影响）？
希望大佬把这个例题的SSR ，SSC用数字带入公式手写一下，我不懂这个公式应该怎么带乳数字算，不懂公式得出结果的过程
（用X1 X2。或者Xi1,Xi2,Xj1Xj2代替也可以）
双因素方差分析是一种常用的统计方法，用于研究两个或多个因素对于某个变量的影响情况。而双因素方差分析中的不交互影响，指的是两个因素对于变量的影响是独立且没有相互作用的。
在进行双因素方差分析之前，我们需要明确以下几个概念：
因素（Factor）：指影响结果的独立变量，也可以理解为实验中设定的不同条件或组别。
水平（Level）：指每个因素所具有的不同取值。
交互作用（Interaction）：指两个或多个因素共同对结果产生的影响，即不同因素之间的相互作用效应。
基于不交互影响的双因素方差分析可以分为两个主要步骤：计算组内变异和计算组间变异。
首先，我们需要收集数据，并将数据按照两个因素的不同水平进行分组。假设有两个因素A和B，分别有a个水平和b个水平，在实验中将得到a*b个组。每个组的观测值个数可以相同也可以不同。
接下来，我们计算组内变异，即由每个因素内部引起的变异。对于每个组别，计算该组别内的方差，并求得各组别方差的均值。最终得到的是组内均方差。
然后，我们计算组间变异，即由不同因素引起的变异。对于每个因素，计算其对应水平的均值，并求得各因素均值的均值。最终得到的是组间均方差。
在计算组间变异和组内变异后，通过比较组间均方差和组内均方差的大小，可以判断两个因素对于变量是否存在显著影响。
具体的统计检验方法有很多，常见的包括F检验和方差分析表。通过计算检验统计量，根据显著性水平与临界值的比较，可以判断两个因素是否对变量产生显著影响。
需要注意的是，在进行双因素方差分析时，还需要满足一些基本假设前提，例如正态性假设、独立性假设和方差齐性假设。如果数据不满足这些假设，可能需要进行数据转换或使用非参数方法进行分析。
总之，双因素方差分析是一种常用的统计方法，可以用于研究两个因素对于某个变量的影响情况。通过计算组间变异和组内变异，可以判断两个因素是否对变量产生显著影响。同时，需要满足一些基本假设前提才能进行有效的分析。
在进行双因素方差分析之前，我们需要明确以下几个概念：
因素（Factor）：指影响结果的独立变量，也可以理解为实验中设定的不同条件或组别。
水平（Level）：指每个因素所具有的不同取值。
交互作用（Interaction）：指两个或多个因素共同对结果产生的影响，即不同因素之间的相互作用效应。
基于不交互影响的双因素方差分析可以分为两个主要步骤：计算组内变异和计算组间变异。
首先，我们需要收集数据，并将数据按照两个因素的不同水平进行分组。假设有两个因素A和B，分别有a个水平和b个水平，在实验中将得到a*b个组。每个组的观测值个数可以相同也可以不同。
接下来，我们计算组内变异，即由每个因素内部引起的变异。对于每个组别，计算该组别内的方差，并求得各组别方差的均值。最终得到的是组内均方差。
然后，我们计算组间变异，即由不同因素引起的变异。对于每个因素，计算其对应水平的均值，并求得各因素均值的均值。最终得到的是组间均方差。
在计算组间变异和组内变异后，通过比较组间均方差和组内均方差的大小，可以判断两个因素对于变量是否存在显著影响。
具体的统计检验方法有很多，常见的包括F检验和方差分析表。通过计算检验统计量，根据显著性水平与临界值的比较，可以判断两个因素是否对变量产生显著影响。
需要注意的是，在进行双因素方差分析时，还需要满足一些基本假设前提，例如正态性假设、独立性假设和方差齐性假设。如果数据不满足这些假设，可能需要进行数据转换或使用非参数方法进行分析。
总之，双因素方差分析是一种常用的统计方法，可以用于研究两个因素对于某个变量的影响情况。通过计算组间变异和组内变异，可以判断两个因素是否对变量产生显著影响。同时，需要满足一些基本假设前提才能进行有效的分析。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2022-03-27
只能提供理论，不可能帮你做题。
双因素方差分析（Two-way ANOVA）有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。
双因素方差分析（Double factor variance analysis) 有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；否则，就是无交互作用的背景。这里介绍无交互作用的双因素方差分析。
双因素方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
下面用一个简单的例子来说明双因素方差分析的基本思想：
如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下：
问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同？
患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
从以上资料可以看出，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均数的变异情况，则总变异有以下两个来源：
组内变异，即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等；
组间变异，即由于克山病的影响使得患者与健康人组的血磷值均数大小不等。
而且：SS总=SS组间+SS组内 v总=v组间+v组内，如果用均方（即自由度v去除离均差平方和的商）代替离均差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组内均方去除组间均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均数间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均数间的差异有统计学意义。实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。
因素A位于列的位置，共有r个水平，表示第j种水平的样本平均数；
因素B位于行的位置，共有k个水平，表示第I种水平的样本平均数。
x为样本总平均数
样本容量为 n = r x k 。
每一个观察值xij是由因素A的r个水平和因素B的k个水平所组成的总体中抽取的样本容量为1的独立随机样本。
在进行双因素方差分析时，假定在个总体中，每一个总体都服从正态分布，而且有相同的方差。
在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。例如饮料销售，除了关心饮料品牌之外，我们还想了解销售地区是否影响销售量，如果在不同的地区，销售量存在显著的差异，就需要分析原因。采用不同的销售策略， 使该饮料品牌在市场占有率高的地区继续深入人心，保持领先地位；在市场占有率低的地区，进一步扩大宣传，让更多的消费者了解、接受该产品。若 把饮料的品牌看作影响销售量的因素A，饮料的销售地区则是影响因素B。对因素A和因素B同时进行分析，就属于双因素方差分析的内容， 双因素方差分析是对影响因素进行检验，究竟是一个因素在起作用，还是两个因素都起作用，或是两个因素的影响都不显。
双因素方差分析的前提假定：采样地随机性，样本的独立性，分布的正态性，残差方差的一致性。
双因素方差分析的方法多种多样，比如EXCEL，matlab，spss等等；具体实现以及实现后的表达的意思还需要大家共同来完成。本回答被网友采纳
双因素方差分析（Two-way ANOVA）有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。
双因素方差分析（Double factor variance analysis) 有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；否则，就是无交互作用的背景。这里介绍无交互作用的双因素方差分析。
双因素方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
下面用一个简单的例子来说明双因素方差分析的基本思想：
如某克山病区测得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下：
问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同？
患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87
从以上资料可以看出，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均数的变异情况，则总变异有以下两个来源：
组内变异，即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等；
组间变异，即由于克山病的影响使得患者与健康人组的血磷值均数大小不等。
而且：SS总=SS组间+SS组内 v总=v组间+v组内，如果用均方（即自由度v去除离均差平方和的商）代替离均差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组内均方去除组间均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均数间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均数间的差异有统计学意义。实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。
因素A位于列的位置，共有r个水平，表示第j种水平的样本平均数；
因素B位于行的位置，共有k个水平，表示第I种水平的样本平均数。
x为样本总平均数
样本容量为 n = r x k 。
每一个观察值xij是由因素A的r个水平和因素B的k个水平所组成的总体中抽取的样本容量为1的独立随机样本。
在进行双因素方差分析时，假定在个总体中，每一个总体都服从正态分布，而且有相同的方差。
在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。例如饮料销售，除了关心饮料品牌之外，我们还想了解销售地区是否影响销售量，如果在不同的地区，销售量存在显著的差异，就需要分析原因。采用不同的销售策略， 使该饮料品牌在市场占有率高的地区继续深入人心，保持领先地位；在市场占有率低的地区，进一步扩大宣传，让更多的消费者了解、接受该产品。若 把饮料的品牌看作影响销售量的因素A，饮料的销售地区则是影响因素B。对因素A和因素B同时进行分析，就属于双因素方差分析的内容， 双因素方差分析是对影响因素进行检验，究竟是一个因素在起作用，还是两个因素都起作用，或是两个因素的影响都不显。
双因素方差分析的前提假定：采样地随机性，样本的独立性，分布的正态性，残差方差的一致性。
双因素方差分析的方法多种多样，比如EXCEL，matlab，spss等等；具体实现以及实现后的表达的意思还需要大家共同来完成。本回答被网友采纳
第2个回答 2022-05-04
根据统计学有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系。
另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；
否则，就是无交互作用的背景。这里介绍无交互作用的双因素方差分析。
双因素方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；
否则，就是无交互作用的背景。这里介绍无交互作用的双因素方差分析。
双因素方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
第3个回答 2022-01-04
一般求取x拨的话尽量选择多个数接近的数，题目中就肉眼观察最接近的数为300，然后求x拨的方法就用初中数学统计课程中的方法进行简便计算即可。同理可求x拨的拨，也是找最接近的数本回答被网友采纳
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