SPSS做极差分析和方差分析 设要做二因素的正交设计，A因素有三个水平，B因素有两个水平.则选择Data->；Orthogonal Design->；generate，弹出的就是正交设计窗口：Factor name框：输入A：单击ADD钮：单击Define value钮：分别在Value列的头三行输入1、2和3，单击continue钮，这样就定义好了变量A.按类似的方法定义好变量B的2个水平.单击OK，系统就输出一个新定义的数据集，前两个变量就是要分析的A和B，各个水平已经按正交设计的要求排列好了.后面的status_和card_变量是系统产生的LOG变量，可以不管它.现在你再建立一个结果变量，输入实验结果，就可以进行正交设计的分析了.正交设计的分析用GLM模块进行.具体操作如下：Analyze->；General Linear Model->；Univariate.dependent中选入应变量，fixed factor中选入自变量.然后进入model钮进行模型设置，这一步非常重要。设置模型为custom，然后选择需要分析的主效应和交互作用.然后确认，就可以得到所需要的结果.请注意，如果model钮进行模型设置时选择错误，则得到的结果肯定是不正确的.General linear 广义线性分析dependet avirial 因变量 就是在测试过程中由于改变条件而产生的变化数值fixed factor 固定因子.一般可认为是认为改变的因素关于误差项可不考虑.一般空白项。
均值-方差模型的分析与理解 该理论依据以下几个假设：1、投资者在考虑每一次投资选择时，其依据是某一持仓时间内的证券收益的概率分布。2、投资者是根据证券的期望收益率估测证券组合的风险。3、投资者的决定仅仅是依据证券的风险和收益。4、在一定的风险水平上，投资者期望收益最大；相对应的是在一定的收益水平上，投资者希望风险最小。根据以上假设，马科维茨确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论，建立了资产优化配置的均值－方差模型：目标函数：minб2(rp)=∑xixjCov(ri-rj)rp=∑xiri限制条件：1=∑Xi（允许卖空）或 1=∑Xi xi>；≥0（不允许卖空）其中rp为组合收益，ri为第i只股票的收益，xi、xj为证券 i、j的投资比例，б2(rp)为组合投资方差(组合总风险)，Cov(ri、rj)为两个证券之间的协方差。该模型为现代证券投资理论奠定了基础。上式表明，在限制条件下求解Xi 证券收益率使组合风险б2(rp)最小，可通过朗格朗日目标函数求得。其经济学意义是，投资者可e799bee5baa6e79fa5e98193e59b9ee7ad9431333361303036预先确定一个期望收益，通过上式可确定投资者在每个投资项目（如股票）上的投资比例（项目资金分配），使其总投资风险最小。不同的期望收益就有不同的。
做方差分析的时候，变量的p值都很小，但是模型拟合的R方同样很小，这样的方差分析还有意义吗？R方的意义不大，系数显著但r方小说明扰动项quite noisy。
