變異的分解重點(diǎn)理解下這句話。
目前我認(rèn)為，做一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析，其中會(huì)包括很多的變異，我們不能一以概之為變異，而是要分解，比如組內(nèi)和組間，因素a和因素b，等等。
回歸分析中也有方差嗎？有的，一個(gè)X自變量會(huì)對(duì)應(yīng)n個(gè)Y因變量，如何沒(méi)有？
1、看懂一張圖
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（1）這603 人的總變異（離均差平方和）為51876, 4 組之間的變異為1557, 剩余的隨機(jī)變異為50319 。根據(jù)其自由度，分別計(jì)算的組間均方為519,誤差均方為84, 二者之比(F值）為6.18 。在無(wú)效假設(shè)(4 組方差為0, 或4組均值相
等）成立的前提下，出現(xiàn)6.18這么大（甚至更大）的F值，其概率只有0.04% 。
模型=組間差異，誤差=組內(nèi)差異
（2）在單因素方差分析中，“模型”表示組間因素，“誤差”表示組內(nèi)因素；在多因素方差分析中（如析因設(shè)計(jì)），“模型”表示所有的因素綜合，“誤差”表示這些因素以外的誤差。
2、再看懂一張圖
單因素和多因素
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3、線性回歸也是變異的分解
只不過(guò)方差分析中的自變量是分類變量，而線性回歸中的自變量主要是連續(xù)變量而已。
