9.1 方差分析的基本认识 9.1.1 问题的提出 9.1.2 方差分析的基本概念 9.2 单因素方差分析 9.2.1 单因素方差分析的基本原理 9.2.2 单因素方差分析应用实例 9.2.3 单因素方差分析中应注意的问题 9.3 双因素方差分析 9.3.1 双因素方差分析的类型 9.3.2 无交互作用的双因素方差分析 9.3.3 双因素无交互作用方差分析应用实例 9.3.4 有交互作用的双因素方差分析 9.3.5 双因素有交互作用方差分析应用实例

13.1 异方差的性质 13.2 异方差的后果 13.3 异方差的诊断：如何知道存在异方差问题 13.4 观察到异方差该怎么办：补救措施 13.5 怀特异方差校正后的标准误和 t 统计量 13.6 若干异方差实例 13.7 总结

目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式

第一节方差分析的基本原理 第二节完全随机设计试验结果的方差分析 第三节随机区组设计试验结果的方差分析 第四节拉丁方设计试验结果的方差分析 第五节裂区设计试验结果的方差分析 第六节多年多点试验结果的方差分析 第七节方差分析中一些应注意的问题

➢ 6.1 方差分析引论 方差分析及其有关术语 方差分析的基本思想和原理 方差分析中的基本假定 问题的一般提法 ➢ 6.2 单因素方差分析 数据结构 分析步骤 用Excel进行方差分析 方差分析中的多重比较 ➢ 6.3 方差分析中的多重比较 ➢ 6.4 试验设计初步 完全随机化设计 随机化区组设计 因子设计

一、方差分析的用途: 二、用于实验研究中,比较某处理因素不同水平样本均数间差别有无统计学意义,从而说明处理因素是否有作用的方法。 三、根据实验设计的不同,有: 1.单因素的方差分析 2.多因素(两因素及以上)方差分析

请注意,本章的标题用了一些修辞手法,一般线性模型可不是用一章就可 以说清楚的,因为它包括的内容实在太多了。 那么,究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢?简而言之:凡是和方差 分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析(即单因素方差分 析)、配伍设计的方差分析(即两因素方差分析)、交叉设计的方差分析、析 因设计的方差分析、重复测量的方差分析

§4.1 异方差性 一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例 §4.2 序列相关性 一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、案例 §4.3 多重共线性 一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法 六、案例 *七、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例

一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例

一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例