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1、方差分析一、单因子方差分析:三个工厂生产同一种零件,为了了解不同工厂的零件的强度有无明显的差异,现分别从每一个工厂随机抽取四个零件测定其强度,数据如表所示,试问三个工厂的零件强度是否相同?工厂零件强度甲10310198110乙113107108116丙82928486首先我们来熟悉一下概念:1) 因子:对指标有影响的因素称为因子,因子通常用大写字母A、B、C等表示。在上例中,工厂别是因子。2) 水平:在试验中因子所处的状态称为因子水平,(即因子的属性有多少个即称多少水平)用因子的字母加标来表示,譬如因子A的水平用A1、A2、A3来表示。上例有三个工厂分别为:甲、乙、丙,我们分别用A1、A2、A

2、3来表示。3) 试验条件:在一次试验中每一个因子总取一个特定的水平,若干个因子各取一个特定的水平的组合,称其为一个试验条件。上例中只有一个水平,所以,一个水平便是一个试验条件。4) 指标:衡量试验条件好坏的量称为指标,用y来表示,它是一个随机变量。在例中零件强度就是试验指标。工厂零件强度yij(i为不同水平:厂,j为同一水平内数排列)(同水平)和均值甲A1103 y11101 y1298 y13110 y14412 T1103 1乙A2113 y21107 y22108 y23116 y24444 T2111 2丙A382 y3192 y3284 y3386 y34344 T386 3总平均值

3、1001、平方和分解:1)总的偏差平方和用ST(otal)来表示:为总平均值ST即所有的值同总平均值差的平方和。总数据为n个(nr×m),故自由度fTn-12、组间偏差平方和,也称为因子A的偏差平方和,用SA来表示:SAm(103-100)2+(111-100)2+(86-100)2,自由度fAr-13、组内偏差平方和即随机偏差:Se (STSASe,所以只需计算两个即可。)Se每组内数同组内平均值的平方和,然后三组的平方和相加。自由度fer(m-1)4、因子或误差的均方和:MSASA/fA,MSeSe/fe5、F比与拒绝域:FMSA/ Se/fe,当H0成立时,统计量F的分布为自由

4、度是fA、fe的分布。当FF1(fA,fe)时,认为因子A是显著的,即诸均值不全相等;当FF1(fA,fe)时,认为因子A不显著。上述例子得出的结果:当0.05时,F31.21,F0.95(2,9)4.26,由于F4.26,所以在0.05水平上我们的结论是因子厂家是显著的。结论:因为因子A显著,这就表明不同的工厂生产的零件强度有明显的差异。·备注:如果每个水平下的试验次数不同时,即mi不同时,步骤仍然相同,只是在计算中有两个改动:n;SA其他一样。二、双因子方差分析:如果在一个试验中需要同时考察两个因子A与B,并设因子A有r个水平,因子B有s个水平,这时共有nrs个不同的试验条件,也

5、就是说有n总体。为了减少某种钢材淬火后的弯曲变形,对四种不同的材质(B1B4)分别进行五种不同的淬火温度(800880记为A1A5)进行试验,测得淬火后样品的眼神率数据如下:Ai BjB1B2B3B4行和Ti平均A1: 8004.4 y115.2 y124.3 y134.9 y1418.84.700A2: 8205.3 y215.0 y225.1 y234.7 y2420.15.025A3: 8405.8 y315.5 y324.8 y334.9 y3420.05.250A4: 8606.6 y416.9 y426.6 y437.3 y4427.46.850A5: 8808.4 y518.3

6、y528.5 y537.9 y5433.18.275列和 T.j30.5 T.130.9 T.229.3 T.329.7 T.4总和T:120.4平均 6.10 6.18 5.86 5.94 :6.020这里r4,s5,nrs20现在做这样的假设:每一个总体的分布是正态分布,其均值为,它与因子A及B的水平有关,方差相同,数据相互间是独立的。·无交互作用 ·有正向交互作用 ·有反向交互作用A1 A2 A1 A2 A1 A2B1B2B1B2B1B21、 ·交互作用:·无交互作用:无论B因子取何种水平,因子A两个水平时所得到的指标均值关系都是一样。即

7、可称A、B因子间无交互作用。·正向交互作用:A因子的两个水平总是总是呈现相同的趋势,但是在另一个因子B的影响下,趋向更大。·反向交互作用:如上图2、无交互作用时的两因子方差分析:ST=SA+SB+Se,fT=fA+fBfe;ST,fT=rs-1;SA,fAr-1;SB,fBs-1;Se,fe fTfAfB利用上述例子得到如下数据表格:来源偏差平方和自由度均方和F比因子A36.397 SA4 fA9.0992 MSA66.76因子B0.32030.10670.78误差e13635120.1363总计T38.35219查表得:在0.05,从F分布表中查得F0.95(4,12)3

8、.26,F0.95(3,12)3.49。结论:·由于求得的FA66.76>3.26,所以,在0.05水平上,因子A对延伸率有显著影响;·由于求得的FB0.78<3.49,所以,在0.05水平上,因子B对延伸率没有显著影响。·因为因子B不显著,这表明不同材质的延伸率间没有明显的差异,因为因子A是显著的,这表明淬火温度对延伸率的均值有显著影响。一看即可清楚不同淬火温度下的指标值才是关键因子。3、有交互作用时的两因子方差分析:当需要考察两因子A与B的交互作用时,重复试验是不可缺少的。在各种因子搭配下,每次都要重复进行m次试验,(这里分析的是重复数一样,即m一

9、样。)压板工序盒厚同压合的温度合压力有关,现对其进行试验,并取得结果如图: B温度 B压力B1·60B2·70B3·80行和T.j平均A1: 2.04.6 4.3 y111 y112y11mT118.94.6+4.36.1 6.5y121 y122y12mT1212.66.8 6.4y131 y132y13mT1313.2T.1:34.78.9+12.6+13.21.5.78A2: 2.56.3 6.7Y211 y212: r2T2113.03.4 3.8Y221 y222: T227.24.0 3.8Y231 y232: T237.8T.2:28.02.5.02

10、5A3: 3.04.7 4.3y311 y312: r3T319.03.9 3.5y311 y312: T327.46.5 7.0y311 y312: T3313.5T.3:29.93.5.250列和 Ti.T1.=30.9(8.9+13+9)T2.=27.7T3.=34.5总和:92.6平均 .i. 5.15 .1.4.53 .2 .5.75.3. :6.020·其中i表示不同的因子A的水平,即不同行中的i不同,第一行中i1,第二行中i2,一直到r。即压力因子A有r个水平。·其中j表示不同因子B的水平,即不同列中的j不同,第一列中j1,第二列中j2,一直到s。即温度因子B

11、有s个水平。·其中k表示不同的因子搭配中的重复试验结果,1表示第一个试验结果,2表示第二个试验结果,直到m,即每个搭配都试验了m次。类似前面一样进行平方和分解:·总偏差的平方和可以分解为四项:ST=SA+SB+SA×B+Se,fT=fA+fB+fA×B+fe其中SA、SB、SA×B、Se分别为因子A、因子B、交互作用A×B及误差的偏差平方和,fA+fB+fA×B+fe分别为它们的自由度,它们的表达式合计算公式如下: ST,fTn1rsm1每个值同差值平方和 SA,fAr-1,每行中的平均值5.78、5.025、5.250和总

12、平均值6.02之间差的平方和。 SB=,fB=s-1,即每列的平均值5.15、4.53、5.75同总平均值6.02之间差的平方和。 SA×BfA×BfA×fB(r1)(s1)ij.的平均值即是每个因子搭配中的重复数据的平均值比如11.(4.6+4.3)/2(总体为每个搭配中的重复数据的平均值加上总平均值,减去同列平均值,再减同行平均值)的平方和。 SeSTSASBSA×BfefTfA+fB+fA×Brs(m1) nrsm。方差分析表来源偏差平方和自由度均方和偏差平方和/自由度F比因子ASAfA=r1MSA=SA/ fAFA=MSA / MSe因子BSBfBs1MSBSB/ fBFB=MSB / MSe交互作用A×BSA×BfA×B(r1)(s1)MSA×BSA&#

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