Minitab两因素方差分析续VIP

.使用双因素方差分析(ANOVA)过程测试存在两个固定因素时整体平均值的均匀性。在此程序中，系数层级的每个组合的观测数必须相同(平衡)。仅当其中一个或两个模型必须拟合相加模型(Fitadditivemodel)(没有交互的模型)时，此值才能为任意值。双因素方差分析过程不支持多重比较。注：如果数据已平衡，需要确定与任何系数相关的交互，则可以使用统计方差分析来平衡方差分析。如果需要使用多个比较来比较平均值，或者数据不平衡，则可以使用统计分布分析一般线性模型。注释1:平衡2元素与平衡设计方差分析的区别。注释2:对于平均分析，平均分析的英文缩写ANOM看起来像是方差分析的英文缩写ANOVA，平均分析测试整个平均的均匀性。Minitab显示类似于控制图形的图形，该图形说明因子的每个级别的平均值如何与总体平均值(也称为总平均值)进行比较。Minitab标记与总体平均值明显不同的平均值。因此，平均分析可以解释水平平均值发生变化的时间及其差异是什么。如果方差分析可以假定响应大致呈正态分布，则可以使用均值分析。此外，如果响应由比率(两个数据)和计数(Poisson数据)组成，则可以使用特殊的平均分析版本。使用两个数据时，样本数(n)必须是常量。平均分析图表示例，图例分析使用平均分析的主要效果图表测试以下假设：“每个元素的水平平均值等于指定的a级别时的总体平均值。”Minitab显示双元素设计中每个元素的主要效果图形。主要效果图形显示以下内容：点-每个系数级别的样本平均值。中心线(绿色)-总平均。决定的上限和下限(红色)-用于测试此假设。Minitab查找超出确定限制的样例平均值，并用红色符号表示。如果样本平均值超过决策限制，则可以否定“平均值等于总体平均值”的假设。如果样本平均值不超过决定限制，则不能否定平均值等于总平均值的假设。注释3:等差测试，Bonferroni置信区间Bonferroni置信区间使用全族错误率。假定本课程的总体信任级别为95%。整体族群错误率等于1-信任层级=1-0.95=0.05。Bonferroni方法将整个族错误率划分为各个间隔。假设有6个区间。将每个宗地的单一错误指定为0.05/6=0.0083，以计算单一信任层级1-0.0083=0.9917。因为信任级别更大(0.9917)，所以单个区间通常相当大。使用此方法，一个或多个置信区间无法复盖相关整体标准偏差的概率最高为0.05。与单元(匹配元素)相对应的总体标准偏差的点估计是该单元中观测的样例标准偏差。要计算样例标准偏差，一个单位必须至少有两个观测值。如果不存在，则相应单元中的点推断在输出中为空。标准差的置信区间基于卡方分布。这种分布不对称，所以置信区间也不对称。95%标准差Bonferroni置信区间方法类型经验n下限标准差上限1042 . 803845 . 8878440 . 49901141 . 844353 . 8729826 . 64002042 . 26714 . 7609532 . 747541 . 982614 . 163328 . 6371338，示例注释：标准差的Bonferroni置信区间显示以下内容：道路类型：第一个系数。经验：第二个因素。n:单元格中的观测数。例如，6个系数水平合并的每个单元都有4个观测值。下限和上限：每个sigma的给定95.0%信任区间的下限和上限端点值。每个宗地均提供该储存格整体标准差的一个估计值。例如，宗地(2.80384，40.4990)估算道路类型=1和经验=0的总体标准偏差。根据这一段，西格玛在2.80384到40.4990之间。，注释4: Minitab分布式同质性检查，Minitab显示了用于确定方差是否相等的Bartlett检查和Levene测试两种检查结果。在这两种检查中，原始假设(Ho)与考虑的总体方差(或对应的总体标准差)相同，选择假设(H1)并非所有偏差都相同。检查选项取决于分布属性。也就是说，如果数据来自正态分布，请使用Bartlett检查。Bartlett检查对于脱离定型的情况不是一个强大的功能。使用Levene检查从连续但不规则的分布中获取数据。注释5:主效果图，将主效果图与方差分析结合使用。如果平均响应值在系数级别之间发生变化，则会产生主要效果。使用此图比较每个系数的水平平均值和多个系数的水平平均值。如果有多个系数，主效果图将是最佳选择。通过比较水平平均值的变化，可以确定对响应(反应变量)影响最大的因素。当一个因素的不同水平对响应产生不同的影响时，就会出现主效应。如果有两个级别的元素，您可能会发现一个级别增加了平均值，而另一个级别不是。这种差异是主要效果。Minitab绘制每个系数级别的平均响应值，以创建主效果图。使用直线连接每个元素水平上的个别点。Minitab还在总体平均值上绘制参考线。通过查看此线，您可以确定元素是否具有主要效果。如果线为水平(与x轴平行)，则没有主要效果。系数的每个级别以相同的方式影响响应，所有系数级别的响应平均值都相同。直线不水平(不平行于x轴)具有主要效果。系数级别对响应的影响是不同的。草绘点之间的垂直位置差异越大(线与x轴不平行的程度越大)，主要效果的强度就越大。Minitab，方差分析的基础，查找元素与反应变量关系的方法，一元构造方差分析(DATA形式为Stack时)一元构造方差分析(DATA形式为Unstack时)二元构造方差分析平均方差分析(每个级别相同时)一般线性模型分支方差分析验证方差、Minitab、OneWayANOVA(单一元素分布分析)、1个系数、重复是Radom实验，即使所有层级都不相同。在Col中以Stack形式存储数据时使用。Response:指定反应变量Factor:比较描述变量(Comparisons:验证多比较Storeresiduals:存储残差Storefits:保留级别平均值，DF:自由度(degreeoffreefreee级别之间存在差异。(等级部分发生变化)-不影响上述p值大于0.05。EXH_AOV。MTW，(必须先验证RESPONSE值的正则性)，Graphs.Dotplots/Boxplots图像输出optionResidualPlots:仅当残差存在各种plot-残差时，才认为结果值正确。范围之间存在重叠部分，当点表示直线状态时形成，minitab，one way ANOVA，将数据指定给col中的级别类别时使用(未标记形式)的其馀部分与Stack相同，Responses:是Col、minitab、one way ANOVA (unstacked)、两个参数和每个参数(取决于每个级别)的反应值数据必须为Stack格式。Response:实验结果数据row factor : b factor column factor : a factor storesiduals :存储的残差Fitadditivemodel:选择是否交互，Lake和InteractionSupplemme的p值小于0.05，因此Suppleme的级别之间存在差异。请看左图，可以看出Suppleme的平均值之间存在差异。看左边的图片，可以看出雷克的平均水平没有差别。、exh _ aov.mtw、minitab、two-way ANOVA(双元素分布分析)、使用Graph显示元素的平均值，以及影响审阅元素的哪个级别。-方差分析是指水平之间没有差异的分析。-平均分析是整体平均和水平平均之间没有差异的分析，Response:反应(结果)值DistributionofData:数据的分布形式-Normal:正态分布，Factor1:系数级别Col(单元素)FactorMainEffect:主要影响Minutes的三个级别(值=18)到Strength的三个级别(值=3)。Exh _ aov.mtw、minitab、analysisoft means(平均分析)、Minitab，BalancedANOVA(平衡设计方差分析)，在所有单位的观测数相等时使用，Response:响应变量数据Model:指定要分析的系数指定Randomfactors:变量系数Probtype | callEngineer是变量因素，因此在统计上没有意义。Minitab，TestforEqualVariances(等分测试)，2验证所有或多个分布是否匹配-假定原始：所有级别的分布都匹配-假定相反假设：至少有一个分布不相等，在正态分布数据中， bartlett STT，exh _ aov.mtw，minitab、maineffectspot(主效果图)、主效果的水平之间的差异比较，Responses:的反应值Factors:指定系数Baseplotson:的plot基准Supplement非常高于2水平值莱克在每个水平上没有太大的变化。exh _ aov.mtw，minitab、交互打印、交互组件的水平差异比较，以及displayfullbinteractionplotmatrix :用作matrix，用于了解根据Field级别更改的Variety中每个级别的变化和平均值。-平均值为variety 4，6个级别低于其他级别。-更改是Variety2级别大于其他级别。-级别之间的Cross角度越大，交互效果越好。ALFALFA。MTW，实验设计(DOE)、Minitab、正交设计，多元素测试不与正交表交互的情况下正交设计分区方法多指标的数据分析，Minitab，多元素测试和正交表格、minitab、minitab、minitab、交互、Minitab、minitab、minitab、minitab、正交表格、minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、正交设计，minitab，Minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、直观分析数据，minitab，minitab、minitab、minitab、minitab、数据的分布式分析，Minitab，minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、minitab、Minitab，实验设计标准，实验选择数据实现方法，描述以最小的实验次数快速获取最大信息量的计划方法。只有将实验的成功或失败、过去的经验或理论、技术知识等原始技术与实验计划法下的知识结合起来，才有可能。CreateFactorialDesign:分析实验设计definedcustomfacieldesign :用于在更改当前实验设计后指定。AnalyzeFactorialDesign:实验分析结果FactorialPlot:主效应，互作用Plot是用contour/surface(wire frame)plots 3360实验的反应曲面overlaid contsFactorial:原因设计RSDesign:反应曲面设计MixtureDesign:混合实验设计ModifyDesign:修正实验设计DisplayDesign:实验计划结果生成的内容可以通过Worksheet查看。您可以使用Minitab、生成tags设计和生成Taguchi设计在工作表中设置taguce正交表设计。设计中的每一行都指定了管路测试的系数级别组合。Taguchi旨在用于强大的参数设计(试验设计的一种)，主要目标是在调整(或保持)目标的同时，找到最小化响应变异的因素设置。Taguchi设计提供了一种功能强大、高效的方法，旨在在在各种条件下始终运行优秀的产品。Taguchi正交表格设计是通过从标准Taguchi表格中提取部分或全部列来创建的。指定要将哪些元素指定给哪些列的方法有两种：您可以：通过将系数直接分配给表列，您可以将系数分配给表列，Minitab可以使