摘要：提出一种多因子异方差分析方法,在变异系数相同的条件下,详细讨论了单因子、双因子以及多因子异方差分析。该方法可以对多个正态母体是否具有某种不同的均值进行检验和估计。并且通过少量试验,对仿真和数字化设计结果进行检验,分析各个因素(因子)对仿真和数字化设计结果的影响,以确定哪些因素已被正确仿真,而哪些因素尚未被正确模拟,从而指导仿真软件的编制。此外,该方法还可以根据试验数据对仿真和数字化设计结果进行修正。

摘要：提出一种异方差分析方法,包括异均值方差分析和异均值异方差分析。前者在方差齐性的条件下,能够检验多个正态母体是否具有某种不同的均值,并对未知参数进行估计;后者则可以在方差不满足齐性的条件下,对多个正态母体是否具有某种不同的均值进行检验。文中还给出一种多母体异方差检验方法,能够检验多个正态母体是否具有某种不同的方差。它们在功能上已与传统的方差分析完全不同,异方差分析方法可以对工程中使用越来越广泛的仿真和数字化设计的结果进行小样本检验,并对其进行修正。

摘要：针对引入惯导设备的指令制导系统中的误差分配问题,构建了指令制导回路误差优化分配的数学模型,利用方差分析法进行了变量约减,改善了传统优化设计中优化参数过多的问题。采用基于带精英策略的非支配排序遗传算法的Pareto多目标遗传算法,并利用动态罚函数法处理多约束情况,改善了优化求解过程仿真时间过长和局部收敛的问题。以某指令制导系统和惯导设备的误差参数为例,用此方法对制导精度和总费用两项指标进行优化。结果表明,优化方案的各项性能指标均满足设计要求,与优化前方案相比,优化目标有很大程度的改观,制导精度提高近30%,总费用降低近40%。该优化方法有效且通用性强,可为其它制导方式的误差优化分配问题提供设计依据。

摘要：目的提出一种基于方差分析预测经济舱乘客所倾向座椅间距与IFE显示器高度的方法。方法通过辨识影响乘客座椅IFE舒适性体验的因素,对十六名对象进行测试,采用双因素重复实验方差法分析两个因素在三个不同条件下的变化,列出九种情况下乘客使用IFE显示屏舒适性评估的均值和标准差,得出自变量与因变量关系,从而得出经济舱乘客座椅间距与IFE显示器高度最佳值、适合值与经济值。结果舒适的座椅间距与理想的显示屏高度对舒适性有着显著影响,并且存在交互作用。经济舱乘客座椅间距为91 cm,显示屏上端距地面高为126 cm,乘客对IFE舒适性体验最佳;其次是座椅间距为86 cm,IFE高度为126 cm;最不舒适的是座椅间距81 cm,显示屏高度138 cm。结论研究结果对座椅间距与IFE显示屏高度进行了优化,为乘客座椅舒适性设计提供了参考。

摘要：本文介绍了3个方差分析的BASIC程序及其在地质工作中的应用,程序适用于PC-1500机.双因素方差分析程序,用于按两种方式设计的方差分析;三因素方差分析程序,用于按三种方式设计的方差分析;多因素方差分析程序,对于按系统分组的数据实行方差分析.

摘要：心理学期刊论文中可重复性不高的现象,原因之一是研究结果的效果普遍较小。并且在报告效果大小的文章中,效果大小指标使用不当。在方差分析中最经常报告的是η~2和η■,但是在不同的研究设计中,这些效果大小是无法直接进行比较的。广义eta方(η■)是近年来新出现的一种新的效果大小指标,可克服的η~2和η■不足,灵活处理重复测量等多种研究设计下个体差异的计算问题,实现跨研究设计效果大小的可比性。论文结合实例介绍了η■的原理和计算方法,并对其优缺点、使用和报告等问题进行了讨论。研究人员在报告效果大小时要考虑到不同的研究设计和研究假设,并选择恰当的指标防止过高估计效果大小。

摘要：方差分析与回归分析通常被误认为是两种截然不同的统计方法,实际上,方差分析可以看作是回归分析的一个特例。文章以单因素及两因素方差分析为例,论述了方差分析与回归分析方法整合的原理与过程,通过引入虚拟变量和设计矩阵,回归分析可得到与方差分析完全一致的统计结果,并提供更为精炼直观的结果解释。

摘要：当结构的某一模态频率与其受迫力的频率相接近时,会引起结构的共振,因此需科学地计算结构的模态频率;文中以一换流变压器铁心为研究对象进行模态仿真,考虑铁心材料属性和边界条件这些输入变量的随机不确定性,经中心合成设计抽样法获得其输入变量的样本集,再通过响应曲面模型建立起各阶模态频率与各输入变量间的函数表达式,用该函数代替铁心模态频率仿真结果,通过蒙特卡罗模拟法获得各阶模态频率的统计参数,以及其概率灵敏度分析,并对该响应曲面模型函数进行方差分析。

摘要：超希腊拉丁方设计可以从多个不同方向控制试验的误差,在医学和工农业生产等领域有着广泛的应用.因此,对超希腊拉丁方设计进行方差分析有着重要意义.文章首先给出了超希腊拉丁方设计的方差分析,并讨论了在三种不同重复方式下的超希腊拉丁方设计的方差分析,最后通过例子验证所获的理论结果.

摘要：方差分析(ANOVA)是数据处理中应用极为广泛的统计方法,也是医学统计学教学的重点和难点。依据现有国内外教材,讲授方差分析时,通常会根据不同设计模型介绍方差分析的计算过程,而且每种模型都会给出相应的方差分析计算表,于是就有了方差分析的计算公式众多,计算过程复杂,而且不同教科书的计算公式符号也不尽相同的印象,由此产生了方差分析难学的心理,同时由于计算问题的困扰影响了学生对方差分析核心内容的根本把握。针对上述问题,我们提出一种适合于各种设计模型的方差分析中计算离差平方和的简化公式。简化方法所有设计模型的方差分析计算结果可用以下四个公式求得。总变异:总变异的离差平方和及自由度按式(1)计算,SST=∑X2-C,vT=N-1(1)式中,∑X2为所有观察值平方的和,C为校正数,N为样本量。C=(∑X)2/N(2)式中,(∑X)2为所有观察值和的平方。组间变异:某因素Y的离差平方和、自由度及均方均可按式(3)计算,可视为方差分析计算的通式。SSY=∑i(∑Xi)2ni-CvY=I-1MSY=SSY/vY(3)式中,∑Xi表示某因素Y的第i个水平的合计,ni表示某因素Y的第i个水平的样本量,I表示某因素Y的水平数。