EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计

一、试验数据构造模型 二、正交试验的方差分析法 三、有重复试验的方差分析 四、缺落数据的弥补

一、方差分析在营销调研中的作用 二、统计分布及类型 三、利用统计软件SPSS和 EXCLE进行方差分析

一、随机变量方差的概念及性质 三、例题讲解 二、重要概率分布的方差 四、小结

通常,在分析估计回归直线的性能和自变量对 最终回归的影响时,用方差分析方法 方差分析是一种主要用于线性回归模型中β 值非零的情况下的识别方法。假设用最小二乘 法已求出参数β的值,那么观察到的输出值和 拟合值的差异是残差

《医学统计学》课程教学资源（课件讲义）第七章 方差分析 7.2 完全随机设计方差分析（方差不齐）

第1节假设检验的基本思想 第2节 正态总体的均值假设检验 一、标准差已知的单个正态总体均值假设检验 二、标准差未知的单个正态总体均值假设检验 三、比较两个正态总体均值的检验 四、成对数据t检验 第3节 正态总体的方差假设检验 一、单个正态总体的方差检验 二、比较两个正态总体方差的检验

第6.1节 方差分析的基本思想 第6.2节 单因素方差分析 第6.3节 双因素方差分析

第一节 方差分析的基本概念 第二节 单因素方差分析 第三节 平均数的多重比较 第五节 方差分析在体育中的应用

第一节参数的最小二乘估计 第二节单因素方差分析的最小二乘估计 第三节二因素方差分析(不考虑交互作用)的最小二乘估计 第四节二因素方差分析(有交互作用时)的最小二乘估计