方差分析 sig就是P值啊，在显著性水平=0.05的情况下，P
为什么我做的单因素方差分析 和多因素方差分析的结果不一样啊？ 方差分析的F检验值F=(SA)^2/(SE)^2一元方差分析和二元方差分析的(SA)^2 是相同的，而(SE)^2不相同。这就可能造成了同一个因素的F检验值不相等。你说的这种情况一元方差分析水位对4种植物均有显著性影响，很可能是下列的情形：实际上是刚刚达到显著性（我的意思是F的临界值假设是2.1，实际的检验值比2.1大不了多少，而不会是20，40等之类的差距很大的数据）。所以在二元方差分析时就有可能会是不显著了。一元方差分析是水位的F检验值如果远大于F的临界值，在进行二元方差分析时也很可能显著。统计学的检验不像纯数学那样非常严谨！另外提醒一点的是：当多余两个因素时，不应用方差分析，而是采用正交试验。
是单因素的方差分析 一元方差分析和二元方差分析的(SA)^2 是相同的，而(SE)^2不相同。这就可能造成了同一个因素的F检验值不相等。你说的这种情况一元方差分析水位对4种
SPSS中的多元方差分析与一元方差分析 看p值，就整体而言认为你的组与组之间的因变量的总体均值向量有差异。就是你的组与组的均值不同。ppv课学习网站。
如何用r对一元线性回归做方差分析 理论上误差最小也就是说用最小二乘法做出来的回归直线，不一定就是实际直线。只是代表在相当多的求回归直线的例子中，用最小二乘法求出来的直线 理论上最佳而已。实际直线说不定 你沿着散点图比较粗略画一条就是实际直线了(也是可能的)你说的最小二乘法一般叫做普通最小二乘法 它还有几种改进型
异方差检验只针对一元回归分析么？或者说多元回归分析时需要进行异方差分析吗？ 你如果学习过高等计量经济的话，你会处理异方差的方式其实是一种工具变量法，工具是随机干扰项构成的方阵，而随机干扰项是不可观测的，通常用的是残差。在处理多变量异方差。
完成下面的一元回归方差分析表（表8－12)。 表8－12 一元回归方差分析表 变差来源 df SS M 结果如表8-13所示。表8-13 一元回归方差分析表 变差来源 df SS MS F F统计量的显著性水平(Significance F)回归残差总计 189 700011008100 7000137.5—50.9—9.85284E-05—。
EXCEL方差分析表中F值为什么和一元线性回归中的F值一样？如题，求大神解答，分数不是问题 因为原理是一样的，一元回归分析中的F值就是在Anova方差分析表中。
