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[期刊] 统计与决策  [作者] 陈凌宇  王桂明  
文章在明确了方差分析与虚拟变量模型两者基本原理的基础上,探讨了两者的内在相互关系,并以实证分析详细论述了虚拟变量在单因素方差分析中的应用,取得了良好的效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 甘伦知  
文章从模型本身和检验统计量角度分析发现,虚拟自变量回归线性关系显著性检验与对应的单因素方差分析等价,回归系数的显著性检验与两总体均值的比较关系密切。而行、列因素各为2水平的双因素无重复试验方差分析,也能在回归分析中找到等价的检验。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘明  
虚拟变量的作用不仅局限于量化品质型数据,在不同的设置环境中有着不同的重要应用。文章简述了虚拟变量模型在结构变化分析、分段回归、交互影响等方面的基本应用,并进一步讨论了虚拟变量模型在方差分析及异常值检验中的使用方法和该方法的显著功效,通过比较分析得出了"利用虚拟变量模型进行方差分析和异常值检验更优"的结论。
[期刊] 统计与决策  [作者] 郭少阳  郑蝉金  陈彦垒  
方差分析与回归分析通常被误认为是两种截然不同的统计方法,实际上,方差分析可以看作是回归分析的一个特例。文章以单因素及两因素方差分析为例,论述了方差分析与回归分析方法整合的原理与过程,通过引入虚拟变量和设计矩阵,回归分析可得到与方差分析完全一致的统计结果,并提供更为精炼直观的结果解释。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈湘来  韩之俊  
本文采用方差分析方法对MTS中特征选择问题进行研究,给出了方差分析的计算步骤。在综合两水平信噪比之差与方差分析的显著性结果的基础上,本文得到了有效特征选择的四种类型。此外,本文还给出了一个应用实例,以供参考。
[期刊] 统计研究  [作者] 曹志祥  
回归分析中虚拟变量的系数转换曹志祥在工业统计回归分析中,有时遇到自变量是属性变量的情形,即该变量描述的现象是足性的,或是可分类的,但回归分析中不宜直接使用属性变量。因为,对属性变量所赋与的离散值之间的相等间距掩盖了不同属类之间的差异,用属性变量直接回...
[期刊] 统计与决策  [作者] 曹玉茹  
文章利用虚拟回归模型与方差分析及协方差分析之间的密切关系,利用SPSS软件为虚拟回归模型在SPSS中的实现提供了一个新的分析思路,通过实证分析得到了很好的验证。
[期刊] 统计与决策  [作者] 潘伟  张珍花  
双因子因素分析在生产和生活的实践中已有着越来越广泛的应用。本文详细地介绍了双因子等重复试验的原理,以及用SPSS软件进行双因子等重复试验方差分析的过程。这将对统计方法与统计软件的应用有一定的启示作用。
[期刊] 统计与决策  [作者] 戴金辉  代金辉  
跳水运动员的成绩普遍采用裁判员打分的形式,所以跳水运动员的成绩除了受运动员动作完成情况影响外,还受到裁判员主观因素的影响。文章采用有交互作用的双因素方差分析方法,对跳水运动员成绩进行评价,分析运动员、裁判员和裁判员对运动员的主观因素对跳水运动员成绩的影响,为客观、公正评价运动员的成绩和裁判员评分水平,提供了理论支持。
[期刊] 统计与决策  [作者] 江忠伟  
在进行多元方差分析时,检验统计量的选择是一个非常重要的环节。通常的做法是:先采用似然比检验方法、贝叶斯检验方法、并-交检验方法等导出一个统计量,然后再将该统计量做适当变换,转换成渐近分布为F分布,再进行假设检验。能否先将数据做变换,再由变换后的数据导出F检验统计量呢?文章将进行探讨。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘晓华  
数理统计学教材中一般会介绍单因素方差分析和双因素方差分析,对多因素方差分析没有涉及。文章在双因素方差分析的基础上,将影响因素拓展为三个因子,并对三因素方差分析从模型的构建,方差平方和的分解和模型检验统计量的确定等进行了严格的数学推导,在此基础上,可以进一步构造多因素方差分析模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 戴金辉  
回归分析是一种非常重要的统计分析方法,引入虚拟变量以后,回归分析的应用更加广泛。文章在虚拟变量设置规则的基础上,给出虚拟变量回归在单因素方差分析、回归分析和面板数据分析中的应用。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 宋喜芳  李建平  胡希远  
【目的】探讨模型选择信息量准则AIC在方差分析模型选择中的必要性和意义。【方法】简要介绍了模型选择信息量准则AIC的概念,推导了AIC在方差分析模型选择的公式,并运用AIC对水稻品种比较试验数据进行了最佳ANOVA模型选择分析。【结果】对5个水稻品种比较试验进行方差分析模型的选择是必要的;AIC准则在方差分析模型选择中是一种简单有效的方法。【结论】AIC可用于方差分析模型的选择,以改进方差分析结论的可靠性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 戴金辉  
文章在单因素方差分析模型的基础上,通过散点图和方差齐性检验,判断模型中是否存在异方差性。如果存在异方差,进一步讨论异方差出现的原因及如何进行修正,使单因素方差分析在理论上更加完善。
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