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function [H,F,AE]=AnOfVar1(X,alpha)
% 单因素方差分析(One-way analysis of variance),检验某个因素对实验结果是否有显著影响,本函数能够同时执行平衡/非平衡单因素方差分析
% 方差分析中,每个水平作的实验次数可以不一样,此时称为非平衡方差分析,否则称为平衡方差分析
% 至于多因素方差分析相对复杂,请直接使用MATLAB自带的anovan()函数
%
% 参数说明
% X:实验数据,列代表一个因素水平,行代表一次实验,实验次数不够的补NaN
% alpha∈[0 1]:置信度
% H:假设检验结果,H=0,接受原均值相等的假设,不同的实验水平对实验结果没有影响,H=1,有显著影响
% F=[Fv,F_alpha]:假设检验的F分布值,Fv>F_alpha时,H=1
% AE:4×3矩阵,方差分析中的一些参数
% AE=[P Q R;Qa,Da,Qa_ba;Qe De Qe_ba;Qt Dt Qt_ba],具体意义参见代码注释
% P,Q,R:计算离差平方和时使用到的三个中间变量
% Qa,Da,Qa_ba:组间离差(平方和/自由度/平均平方和)
% Qe De Qe_ba:组内离差(平方和/自由度/平均平方和)
% Qt Dt Qt_ba:总离差(平方和/自由度/平均平方和)
%
% 实例说明
% X=[11 12.8 7.6 8.3 4.7 5.5 9.3 10.3
% 2.8 4.5 -1.5 0.2 NaN NaN NaN NaN
% 4.3 6.1 1.4 3.6 NaN NaN NaN NaN]';
% [H,F,AE]=AnOfVar1(X,0.99)
%
% 注意事项
% 在方差分析中,对原始数据同时加减乘除一个常数,不会影响方差分析结果,同时又有利于计算
%
% by dynamic of Matlab技术论坛
% see also http://www.matlabsky.com
% contact me matlabsky@gmail.com
% 2010-02-06 13:32:57
%
% 每个水平的实验次数
ni=sum(~isnan(X));
% 总共实验次数
n=sum(ni);
% 每个水平的实验平均值
X_ba=nanmean(X(:));
% 总体均值
Xi_ba=nanmean(X);
% 计算离差平方和的三个中间参数
P=n*X_ba^2; % 1/n*ΣΣXij^2=n*X_ba^2
Q=sum(ni.*Xi_ba.^2); % Σ(1/ni*ΣXij^2)=Σni*Xi_ba^2
R=nansum(X(:).^2); % ΣΣXij^2
% 组间离差平方和 ΣΣ(Xi_ba-X_ba)^2=Q-P
Qa=Q-P;
% 组内离差平方和 ΣΣ(Xij-Xi_ba)^2=R-Q
Qe=R-Q;
% 总离差平方和 ΣΣ(Xij-X_ba)^2=R-P=Qa+Qt
Qt=R-P;
% 离差平方和的自由度
Da=size(X,2)-1; % 组间离差平方和自由度=实验水平数-1
De=n-Da-1; % 总实验次数-实验水平数
Dt=n-1; % 总实验次数-1
% 平均离差平方和=离差平方和/自由度
Qa_ba=Qa/Da;
Qe_ba=Qe/De;
Qt_ba=Qt/Dt;
% F分布值,假设检验
Fv=Qa_ba/Qe_ba; % 平均离差比值服从F分布:F=Qa_ba/Qe_ba ~ F(Da,De)
F_alpha=finv(alpha,Da,De);
H=Fv>F_alpha; % F>F_alpha,认为不同的实验水平对实验结果有显著影响,此时H=1,拒绝原均值相等的假设
F=[Fv,F_alpha];
AE=[P Q R;Qa,Da,Qa_ba;Qe De Qe_ba;Qt Dt Qt_ba];
% 结果显示
disp('============================================================')
if H==1
disp('拒绝原均值相等的假设,实验水平对实验结果有显著影响!')
else
disp('接受原均值相等的假设,实验水平对实验结果影响不明显!')
end
disp(' ')
disp('误差来源 离差平方和 自由度 平均离差 F值 Fα')
fprintf('%4s%13.3f%8d%15.3f%10.3f%10.3f\n','组间',Qa,Da,Qa_ba,Fv,F_alpha)
fprintf('%4s%13.3f%8d%15.3f\n','组内',Qe,De,Qe_ba)
fprintf('%4s%13.3f%8d%15.3f\n','总和',Qt,Dt,Qt_ba)
disp('============================================================')
主程序如下:
clc;
clear;
X=[11 12.8 7.6 8.3 4.7 5.5 9.3 10.3
2.8 4.5 -1.5 0.2 NaN NaN NaN NaN
4.3 6.1 1.4 3.6 NaN NaN NaN NaN]';
[H,F,AE]=AnOfVar1(X,0.99)
结果:
============================================================
拒绝原均值相等的假设,实验水平对实验结果有显著影响!
误差来源 离差平方和 自由度 平均离差 F值 Fα
组间 155.646 2 77.823 11.855 6.701
组内 85.339 13 6.565
总和 240.984 15 16.066
============================================================
H =
1
F =
11.8551 6.7010
AE =
516.4256 672.0712 757.4100
155.6456 2.0000 77.8228
85.3388 13.0000 6.5645
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