单因素方差分析模型 对应于 Tamhane和 Dunlop所著讲义的第12章 幻灯片主要由 Elizabeth newton(美国麻省理工学院)制作, 其中一部分由 Jacqueline(约翰霍普金斯大学)制作

第四节 方差分析的数学模型与期望均方 第五节 数据转换

在客观世界中,普遍存在着变量之间的关系数学的一个重要作用就是从数量上来揭 示、表达和分析这些关系。而变量之间关系,一般可分为确定的和非确定的两类.确定性关 系可用函数关系表示而非确定性关系则不然 例如,人的身高和体重的关系、人的血压和年龄的关系、某产品的广告投入与销售额 间的关系等,它们之间是有关联的,但是它们之间的关系又不能用普通函数来表示我们 称这类非确定性关系为相关关系

一、假设检验的概念 假设(hypothesis)，又称统计假设，是对总体参数 的具体数值所作的陈述。 假设检验(hypothesis test) 是先对总体参数提出 某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。 ㈠ 原假设与备择假设 原假设(null hypothesis)，又称零假设，用 表示，是指研究者想收集证据予以反对的假设

复旦大学：《卫生统计学》理论课程教学资源（PPT授课课件）14 完全随机设计的多组资料方差分析比较

1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献

第一章 事件与概率 第二章 离散型随机变量 第三章 连续型随机变量 第四章 大数定律与中心极限定理 第五章 数理统计的基本概念 第六章 点估计 第七章 假设检验 第八章 方差分析和回归分析

新乡医学院：《卫生统计学》课程教学资源（教案讲义，打印版）实验三 方差分析

北京化工大学：《数学建模》课程教学资源（PPT课件）第七章 概率统计及随机过程模型 第四节 方差分析

随机数的产生 随机变量的 率密度计算 概 随机变量的累积概率值(分布函数值) 随机变量的逆累积分布函数 随机变量的数字特征 统计作图 参数估计 假设检验 方差分析