第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换

蒙特卡洛求积分的方差为 o2=}n 其中}为被积函数f的方差。 公式反映出增加随机点数n时蒙特卡洛计算的精度可以得 到改善,但是精度提高非常缓慢。因此用增加蒙特卡洛计算的随 机投点数来提高精度总是耗费大量的机时。 另一个减少计算结果误差的途径是减少f的方差v} 重要的减少方差v}的技巧

一、异方差性的概念 二、异方差性的后果 三、异方差性的检验 四、异方差性的估计 五、案例

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换

第一节 随机效应与方差分量模型 第二节 方差分量模型的解法 第三节 方差分量模型参数的广义岭估计 第四节 方差分量模型参数经验 Bayes 估计

本讲学习要点： 1. 理解方差分析的基本原理 2. 方差分析的基本步骤、方法 (1) 自由度和平方和分解 (2) F测验 (3) 多重比较 • 最小显著差数法测验 √ • Duncan氏新复极差测验(SSR测验) √ • Q测验 一、什么叫方差分析？ 二、方差分析的基本原理 三、多重比较

1、组内观察值数目相等的单向分组资料的方差分析 2、组内观察值数目不等的单向分组资料的方差分析 3、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析

我们前面已经比较系统地讨论了双样本的参数和非参数检验的问题。现在，我们希望利用一般的方法来检验三个以上样本的差异， 检验法和方差分析法就是解决这方面问题的。检验法可以对拟合优度和独立性等进行检验，方差分析法则可以对多个总体均值是否相等进行检验。后者由于通过各组样本资料之间的方差和组内方差的比较来建立服从F分布的检验统计量，所以又称F检验。 第一节：拟合优度检验 第二节：无关联性检验 第三节：方差分析 第四节：回归方程与相关系数的检验

第一节 方差分析的基本概念 第二节 完全随机设计资料的方差分析 第三节 随机区组设计资料的方差分析 第四节 多个样本均数间的两两比较 第五节 方差分析的前提条件和变量变换