Matlab实现方差分析功能

方差分析探究不同组别数据间的差异来源及程度。 数据差异来源 数据差异主要源于以下两方面: 系统性差异: 由研究因素的不同水平造成。 随机性差异: 由不可控的随机因素导致。 数据差异度量 组间方差: 衡量不同水平数据间的总体差异，包含系统性差异和随机性差异。 组内方差: 衡量同一水平内部数据的波动程度，仅包含随机性差异。 方差分析基本思想 方差分析的核心思想是通过比较组间方差与组内方差，判断研究因素对结果是否存在显著影响。 若因素对结果无影响，则组间方差仅包含随机性差异，其值应与组内方差接近，两者比值接近 1。 反之，若因素对结果有显著影响，则组间方差包含系统性差异和随机性差异，其值将大于组内方差，两者比值明显大于 1。 当该比值超过特定临界值时，即可认为不同水平间存在显著差异。

MATLAB 中的方差分析是一种用于确定多个组之间平均值是否存在显着差异的统计技术。它提供了对数据变异性的分析，并可以揭示影响因变量的因素。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

单因素方差分析（One-Way ANOVA），是一种统计方法，用于评估一个因素的不同水平对连续型响应变量的显著影响。通常用于比较多个组别之间的平均值差异。在此方法中，假设各组观测值来自正态分布总体，且具有相同的方差。数学模型表达为 X_{ij} = mu_i + epsilon_{ij}，其中 X_{ij} 是第 i 个水平下第 j 次观测结果，mu_i 是第 i 个水平下的总体均值，epsilon_{ij} 是随机误差项。进行假设检验时，需要计算组间平方和（SSA）、组内平方和（SSE）及总平方和（SST），构造F统计量来判断均值是否显著不同。

固定效应因素：仅样本中的水平可用于分析，无需推论其他水平。随机效应因素：由于人为控制限制，无法观察和控制所有水平，需要进行随机抽样。混合效应模型：同时包含固定效应和随机效应因素。

本章包含方差分析、回归分析、卡尔曼滤波、h∞滤波和非线性滤波等主题。

Excel 方差分析应用指南 本指南探讨如何利用 Excel 进行方差分析，涵盖以下设计类型： 完全随机设计: 适用于样本随机分配到各处理组的情况。 随机区组设计: 适用于存在干扰因素，需要分组控制误差的情况。 析因设计: 适用于探究多个因素及其交互作用对结果的影响。

多元方差分析 (MANOVA) 是一种统计技术，用于评估多个因变量与多个自变量之间关系的差异。它允许研究人员同时比较多个因变量的均值，从而识别哪些变量受自变量影响最大。MANOVA 广泛用于心理学、教育和医疗等多个领域。

使用双因素方差分析，将数据对 x 的偏差平方和分解为总和、行和列平方和。