协方差分析是把方差分析与回归分析结合起来的一种统计分析方法。它用于比较一个 变量Y在一个或几个因素不同水平上的差异,但Y在受这些因素影响的同时,还受到另 个变量X的影响,而且X变量的取值难以人为控制,不能作为方差分析中的一个因素处 理。此时如果X与Y之间可以建立回归关系,则可用协方差分析的方法排除X对Y的影 响,然后用方差分析的方法对各因素水平的影响作出统计推断

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

第一节方差分析的基本问题 第二节单因素方差分析 第三节双因素方差分析

(一)单因素试验在科学试验和生产实践中, 影响一事物的因素往往是很多的例如,在化 工生产中,有原料成份,原料剂量,催化剂,反 应温度,压力,溶液浓度,反应时间,机器设备 及操作人员的水平等因素.每一因素的改变都 有可能影响产品的数量和质量.有些因素影响 较大,有些较小.为了使生产过程得以稳定,保 证优质,高产,就有必要找到对产品质量有显 著影响的那些因素.为此,我们需进行试验,方 差分析就是根据试验结果进行分析,鉴别各个 有关因素的作用的有效方法

第一节 单样本均数的t检验 第二节 配对样本均数的t检验 第三节 两独立样本均数的t检验 第四节 两独立样本方差齐的齐性检验 第五节 两独立样本方差不齐时均数比较的t’检验 第六节 变量代换

前章介绍了两样本均数比较的t检验。在医学科 学研究中,常常要通过多个样本均数比较来推 断各处理组间是否存在差别,此时若多次重复 使用ttest,会使犯第Ⅰ类错误(假阳性错误 )的概率增大,且脱离了原先的实验设计,将 多个样本均数的同时比较转变为两个样本均数 的多次比较。若采用实验设计所对应的方差分 析同时分析多个样本均数的差别,则可避免以 上问题

4、2方差 引例甲、乙两射手各打了6发子弹,每发子弹击中的环数分别为:

第四章随机变量的数字特征 4-3.几种重要随机变量的数学期望及方差 1两点分布

第四章 非线性模型 第五章 多重共线性 第六章 异方差 第七章 自相关

第四讲随机变量的数字特征 内容提要 (1)随机变量的数学期望(直接计算,随机变量函数的期望,期望的性质)方差(直接计算,性质) (2)协方差、协方差矩阵与相关系数(计算,性质) (3)矩和混合矩 (4)常见分布的期望与方差