协方差计算例子 协方差分析是bai建立在方差分析和回归分du析基础之上的一种zhi统计分析方dao法。方差版分析是从质量因子的角度探权讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。计算：期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实数随机变量X与Y之间的协方差Cov(X，Y)定义为：直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X，Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。
关于SPSS方差分析的某个实例，求解答。 方差分变异分析的基本思想是把全部观察值间的变异按设计和需要分解成两个或多个组成部分，然后将个部分的变异与随机误差进行比较，以判断各部分的变异是否具有统计学意义。。
单因素方差分析与卡方检验有什么区别，能否举个例子？ 单因素方差分析与卡方检验有什么区别，貌似它们都是可以研究显著性差异？能否举例说明，比如分析不同岗位…
