拟合度 和方差分析

很少说拟合率,基本上都说拟合优度（专业）.拟合优度越接近1,说明拟合效果越好.

细胞核是有核膜包被的,中间有一块区域成为核仁；拟核不具有这些结构

单侧置信区间的提出,是因为在实际问题中,我们关心的仅是某些未知参数的上限或下限.如金属强度,人们希望越大越好,那么下限就是重要指标；毒性越小越好,上限就是重要指标.这些时候常用单独置信区间.

t=0:0.02:0.18y=[415.7415.68415.65415.55415.38415.2415.07414.96414.85414.5]n=5p=polyfit(t,y,n)%5次多项式d

一般线性模型包含了单向方差分析,当只考虑单个变量对单个结果的影响时,可以采用单向方差分析,亦可以采用一般线性模型,结果是等价的但是当考虑多个分组变量对多个因变量或者对一个因变量的时候,采用一般线性模型

相关有很多种,不同相关分析的前提不一样anova的前提是正态和齐方差我替别人做这类的数据分析蛮多的

完全随机设计方差分析和随机区组设计资料方差都属于单因素方差分析.完全随机设计与随机区组设计的区别在于：1.完全随机设计没有把混杂因素（如年龄、体重等）考虑进去,而随机区组设计通过设置区组而使得混杂因素

我觉得是后者,我一般都用origin,

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-->OrthogonalDesign-->generate,弹出的就是正交设计窗口：Factorname框：输入A：单击AD

x=[3737.53838.53939.54040.54141.54242.543];y=[3.4332.272.11.831.531.71.81.92.352.542.9];p=polyfit(x,

方差分析用的很多,均值这里主要用One-WayANOVA来比较均值差异显著性步骤analyze--comparemeans-----然后均值分析means、独立样本T检验、单因素方法分析都是用来检验均

方差分析和回归分析总体上都属于一个类别,一般线性模型（generallinearmodel,GLM）.从资料类型来看,方差分析的因变量是连续型资料,自变量是分类变量,一般都以组别的形式出现.回归分析的

去翻舒华的书吧.可能完全随机设计要用到协方差分析,因为协方差分析可以检验和排除潜在额外变量的干扰,是一种统计控制方法.而随机区组设计本身就排除了一个额外变量.拉丁方设计排除两个额外变量.

F检验F—检验法是检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法.设两个随机变量X、Y的样本分别为X1,x2,……,xn与y1,y2,……,yn,其样本方差分别为s1^2与s2^2.现检验X

X=[12345678910];Y=[2.35.47.83.54.15.63.45.67.88.8];my=mean(Y)%Y的平均值sy=std(Y)%Y的均方差(标准差)M=[1.52.53.54

这两个的分析思路是不一样的.一般来说,Anova的分析中显著性会高很多,而你说的一般线性分析求的是主效应,它的显著性比ANOVA受到的影响因素更多一些,因此也更低一点.但是,从规范的统计学分析而言,一

打开matlab,新建M文件,粘贴以下程序代码并运行：X=[2005,2006,2007,2008,2009,2010];Y=[75,54,33,40,36,54];a1=polyfit(X,Y,1)

spss因子分析中有一项是直接可以输出各因子的得分的就是后面多出的新变量以factor开头的就是各因子的得分然后你就直接把这些因子得分当成普通变量进行后续的方差分析这些就可以了

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

你对问题描述不清楚,难以回答.你的情况就属于双因素方程分析,但不属于重复测量,重复测量的话,比如因变量要测量多次.