本文主要是介绍MATLAB基础应用精讲-【数模应用】多因素方差分析（附MATLAB、R语言和python代码实现），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
前言
几个高频面试题目
单因素与多因素方差分析对比
单因素方差分析
多因素方差分析
模型结构
几个相关概念
算法原理
多因素方差分析基本思想
多因素方差分析的其他功能
多因素方差分析的进一步分析
多因素方差分析的理论假设
多因素方差分析的基本步骤
数学模型
总变差公式
多因素方差检验
关键因素完整性检验
固定效应与随机效应
饱和模型与非饱和模型
因素的分类
（多因素）方差分析-交互作用
无交互作用方差分析
有交互作用方差分析
多因素方差分析-析因设计
数据类型
使用条件
单独效应、主效应与交互效应
SS计算
SPSSAU
多因素方差案例
1、背景
2、理论
3、操作
4、SPSSAU 输出结果
5、文字分析
6、剖析
疑难解惑
均方平方和类型？
事后多重比较的类型选择说明？
事后多重比较与‘单独进行事后多重比较’结果不一致？
边际估计均值EMMEANS是什么？
关于方差分析时的效应量?
Graphpad多因素方差分析
代码实现
python
MATLAB
R语言
前言
当有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。多因素方差分析亦称“多向方差分析”，原理与单因素方差分析基本一致，也是利用方差比较的方法，通过假设检验的过程来判断多个因素是否对因变量产生显著性影响。在多因素方差分析中，由于影响因变量的因素有多个，其中某些因素除了自身对因变量产生影响之外，它们之间也有可能会共同对因变量产生影响。在多因素方差分析中，把因素单独对因变量产生的影响称之为“主效应”；把因素之间共同对因变量产生的影响，或者因素某些水平同时出现时，除了主效应之外的附加影响，称之为“交互效应”。多因素方差分析不仅要考虑每个因素的主效应，往往还要考虑因素之间的交互效应。此外，多因素方差分析往往假定因素与因变量之间的关系是线性关系。从这个方面来说，方差分析的模型也是如下一个一般化线性模型的延续：因变量=因素1主效应+因素2主效应+…+因素n主效应+因素交互效应1+因素交互效应2+…+因素交互效应m+随机误差。所以多因素方差分析往往选用一般化线性模型(General Iinear Model)进行参数估计 。
几个高频面试题目
单因素与多因素方差分析对比
实际项目中一般要考
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