资源描述
2 0.4137931034, -.1655172414 -.1586206897 0.4137931034 0.4551724138}; mu1={ 3.90000, 3.96667, 4.33333, 4.40000}; sigma2={ 0.4885057471 -.0172413793 0.0402298851 0.0229885057, -.0172413793 0.4379310345 0.0724137931 0.1172413793, 0.0402298851 0.0724137931 0.2402298851 0.2022988506, 0.0229885057 0.1172413793 0.2022988506 0.2574712644}; mu2={ 3.83333, 4.10000, 4.63333, 4.53333}; c={1 -1 0 0 , 1 0 -1 0 , 1 0 0 -1}; mu=(mu1+mu2)/2; a=c*mu; sigma=29#(sigma1+sigma2)/58; t2=60#t(a)*inv(c*sigma*t(c))*a; print t2; 第一节 单因素方差分析 问题的提出 统计的模型及检验方法 多重比较检验 问题的提出 某工厂实行早、中、晚三班工作制。工厂管理部门 想了解不同班次工人劳动效率是否存在明显的差异。每个 班次随机抽出了7个工人,得工人的劳动效率(件/班)资 料如表。分析不同班次工人的劳动效率是否有显著性差异 。 a=0.05,0.01。 早班中班晚班 344939 374740 355142 334839 335041 355142 365140 为什么各值 会有差异?可能的原因有两个。 一是,各个班次工人的劳动效率可能有差异 ,从而导致了不同水平下的观察值之间差异,即 存在条件误差。 二是,随机误差的存在。 如何衡量两种原因所引起的观察值的差异? 总平均劳动效率为: 三个班次工人的平均劳动效率分别为: 总离差平方和ss 组间离差平方和(条件误差)ssA 组内离差平方和(随机误差)sse 统计量F 把计算的F值与临界值比较, 当F F时,拒绝原假设,不同水平下的效应有 显著性差异;当F