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）

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！

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。