第3章 判别分析及MATLAB实现(2012)
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方差分析matlab实现一、单因素分析单因素方差分析的命令为:p=anoval(x,group))数据x是一个向量,从第1个总体的样本到第r个总体的样本一次排序,group 是一个与x有相同长度的向量,表示x中的元素是如何分组的,可以用同一个整数代表同一个组也可以用相同的字符代表相同的一个组。
Anoval还给出了两幅图表:一个是标准的方差分析表;一个是x中各组的盒子图,如果盒子图的中心线差别很大,则对应的F值很大,相应的概率值(p值)也小。
零假设为各样本具有相同的均值,如果p值接近于零,则拒绝零假设。
例 1 设有三台机器, 用来生产规格相同的铝合金薄板,取样测量薄板的厚度精确至千分之一厘米. 得结果如下表所示.表8-1A 铝合金板的厚度这里, 试验的指标是薄板的厚度,机器为因素, 不同的三台机器就是这个因素的三个不同的水平. 如果假定除机器这一因素外, 材料的规格、操作人员的水平等其它条件都相同,这就是单因素试验. 试验的目的是为了考察各台机器所生产的薄板的厚度有无显著的差异, 即考察机器这一因素对厚度有无显著的影响. 如果厚度有显著差异, 就表明机器这一因素对厚度的影响是显著的。
该问题单因素方差分析调用程序如下:解:chengxu6x=[0.236 0.238 0.248 0.245 0.243 0.257 0.253 0.255 …0.254 0.261 0.258 0.264 0.259 0.267 0.262]; group=[1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3]; p=anova1(x,group);x1=x(1:5);x2=x(6:10);x3=x(11:15);判断效应值,得如下结果• Source SS df MS F Prob>F • ------------------------------------------------------• Groups 0.00105 2 0.00053 32.92 1.34305e-005 • Error 0.00019 12 0.00002 •Total 0.00125 14a =0.0113 0.0027 0.0087a 为效应向量,显然对于此问题效应越小越好,所以第二台机器比较好。