本文格式為Word版，下載可任意編輯——雙因素方差分析數(shù)學(xué)模型在生活中，一件事情存在眾多與之關(guān)聯(lián)的因素，因素對事情的影響，在很大程度上影響了其進展結(jié)果。人們通過研究和分析，采用方差分析對多種因素的變化對事情結(jié)果的影響舉行了試驗和觀測，從而熟悉和了解各個因素與事情結(jié)果的關(guān)系，分析得出對事情最為有利的因素條件。單因素方差分析是方差分析中最為簡樸的一種。本文就單因素方差分析的數(shù)學(xué)模型以及應(yīng)用舉行了分析和探討。

單因素方差分析；數(shù)學(xué)模型；應(yīng)用

日常生活中的一件事情，其進展結(jié)果受到多個因素的束縛，因素的變化也讓事情的進展展現(xiàn)相應(yīng)的變化，人們通過對這些因素的分析，對其與事情結(jié)果的關(guān)系舉行了探討。譬如，產(chǎn)品質(zhì)量、性能與原材料因素、生產(chǎn)廠家因素、操作因素以及技術(shù)指標(biāo)因素等存在聯(lián)系，不同因素在影響程度上也有所不同。而方差分析那么是研究單因素或者多因素對試驗結(jié)果的影響處境，從而篩選出最正確的試驗條件。方差分析在社會各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

在試驗過程中，觀測值主要包括了產(chǎn)量、性能等數(shù)量指標(biāo)，因素那么是對觀測值存在影響的條件。因素的狀態(tài)稱之為水平，一個因素的水平可以是多個。在試驗中，觀測值存在多個，其影響因素涉及多個方面。對于處理方法不同導(dǎo)致的觀測值變化，稱之為因素效應(yīng)；因偶然性因素或者誤差導(dǎo)致的觀測值變化，那么稱為試驗誤差。

方差分析的主要目的是將對觀測值存在影響的因素效應(yīng)以及試驗誤差舉行歸類，并對其舉行數(shù)量分析，對各個因素的重要程度舉行研究，從而對工作的進展方向舉行安置和調(diào)整。

單因素方差分析作為方差分析中最為簡樸的一種。單因素方差分析主要是對隨機設(shè)計的幾個樣本的均值舉行對比，用于對各個樣本表示的各個總體均值的關(guān)系舉行判斷。本文就單因素方差分析的數(shù)學(xué)模型以及應(yīng)用舉行了研究，首先單因素方差分析的數(shù)學(xué)模式如下所示：

1單因素方差分析的數(shù)學(xué)模型

對這三個工廠的產(chǎn)品零件強度差異舉行分析。

對于這個實例，可以采用R軟件舉行解決，過程如下：

解：將零部件強度設(shè)為此次實例的考察因素。3個工廠生產(chǎn)才能不同，存在3個水平，對各個工廠的產(chǎn)品強度舉行檢測，強度值為3個正態(tài)分布總體的樣本觀測值。

由上述程序可以看出，aov（）函數(shù)對方差分析表舉行了計算，運行結(jié)果所得數(shù)據(jù)與方差分析表2中的內(nèi)容相符合，其中Df表示自由度，SumSq表示平方和，MeanSq表示為均方，F(xiàn)value表示為F值