方差

协方差矩阵表达的就是潜变量的相关系数。如果潜在变量和已有变量相关性比较大的话，不引入也无关。如果潜在变量很例外的，那就可以引入。

协方差矩阵表达的就是潜变量的相关系数。如果潜在变量和已有变量相关性比较大的话，不引入也无关。如果潜在变量很例外的，那就可以引入。

主要问题在于你的各个潜变量之间可能存在高度相关。你做一下标准化结果模型看看，很可能会出现部分因果路径的系数绝对值大于1。

协方差矩阵表达的就是潜变量的相关系数。如果潜在变量和已有变量相关性比较大的话，不引入也无关。如果潜在变量很例外的，那就可以引入。

最大方差旋转 只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法 至于你做主成分分析 是需要看你的原始数据情况的，如果你原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。看 看你的数据应该是做主成分分析的变量也就只有2个吧 这样根本没必要做主成分分析

因变量是连续性。还是其它呢？如果是连续性则用方差分析。这个软件操作很简单哟。直接点analysis里面one way anova。

一般都是固定效应

鼠标点击测量条目的路径或载荷，或者潜变量，右键、属性、参数，设置1即可。具体操作如下：amos中潜在变量之间的系数怎么设置为。选中那条路径，右键选第一个ObjectProperties，第二个选项卡Parameters，下面Covariance处设为1就好了。

随机变量 一般你的变量目前所取值属于一些特定范围，不能代表总体时，可将该变量设定为随机变量。固定变量 一般是你的变量目前所取值 能够涵盖总体范围时，可将该变量设定为固定变量。当然没有特别固定的标准，可以根据你的分析目的来自行确定。比如说一个变量是地区，但是你只选择了两三个地区，这时候 如果你希望将这几个地区的结果能够泛化推广到所有地区，那么你可以将地区变量设定为随机变量，如果你希望你的结果只用于针对的这几个地区，那么可以将地区设定为固定变量

你懂了也告诉我一声，我也是学心理的

spss单因素方差分析显著性字母标记方法：标记字母法；先将各处理平均数由大到小自上而下排列，然后在最大平均数后标记字母，并将该平均数与以下各平均数依次相比，凡差异不显著标记同一字母，直到某一个与其差异显著的平均数标记字母b；再以标有字母b的平均数为标准，与上方比它大的各个平均数比较，凡差异不显著一律再加标b，直至显著为止；再以标记有字母b的最大平均数为标准，与下面各未标记字母的平均数相比，凡差异不显著，继续标记字母b，直至某一个与其差异显著的平均数标记c；如此重复下去，直至最小一个平均数被标记、比较完毕为止。这样，各平均数间凡有一个相同字母的即为差异不显著，凡无相同字母的即为差异显著。用小写拉丁字母表示显著水平α=0.05，用大写拉丁字母表示显著水平α=0.01。

手动标注

两两做T检验如果显著的话，方差分析是不会不显著的。我比较怀疑你所说的情况应该是没有存对数据格式：变量到底是1个还是3个？如果真是每组3个观测样本这个是过少的，任何统计方法其实都用不了。要是3个变量的话，至少20个样本吧，不能太少。建议首先把研究设计搞清晰。另外，那几种t检验选对了吗？

原始研究： 我们在做统计分析时，很多人都习惯这样的分析套路：先进行统计描述，然后做单因素分析，最后再进行多因素分析。在阅读文献时，我们也会发现，不管是一般的统计描述还是单因素分析，往往能够支持研究人员作出结论的，还是要看最终的多因素分析结果。 在前期推送的内容中我们也讲过， 多因素分析 的目的是通过控制其它多个混杂因素的影响，找出具有独立作用的影响因素，并估计其效应大小。 既然这样的话，做单因素分析还有什么用呢，直接做多因素分析不就好啦？ 多因素分析的地位固然重要，但是单因素分析也必不可少，单因素分析可以为多因素分析提供很多有效的信息，将单因素和多因素分析的结果进行比较，也能发现很多问题。如果单因素和多因素分析的结果一致的话，结论就比较稳定且容易解释，但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致，甚至是出现相互矛盾的尴尬情况，此时又该怎么办，该如何去解释呢？ 今天我们就来一起聊一聊单因素分析和多因素分析之间的爱恨情仇。 首先我们根据单因素分析和多因素分析的结果对比，将可能出现的情况做一个四格表，如表1所示，分为A、B、C、D一共4种情况，下面我们分别对这四种情况进行讨论。 情况A 单因素分析和多因素分析的结果都显示无统计学显著性，两者结果一致，均为 阴性 结果 在这种情况下，结果还是相对比较好解释的，一般基本上可以认为该因素对于结局事件来说，不是一个有意义的影响因素。 但是事情也并非这么简单，如果该因素作为一个混杂因素，在多因素分析中只是用来起到调整混杂作用的目的，那么虽然它在单因素和多因素分析中都是阴性结果，可能也不会太引起研究人员的重视；但是如果该因素是研究中所重点关注的一个因素，例如暴露/处理因素，此时单因素和多因素分析都得出阴性结果的话，就会让人感觉比较沮丧，不过也更值得我们好好去思考一下阴性结果背后的意义。 到底是该暴露/处理因素对结局事件真的没有影响，还是说因为其他原因而导致它的实际效应没有被显示出来？到底是研究设计的问题，还是指标定义的问题，亦或是统计方法的问题呢？都需要我们认真去查找一下原因，可以参考前期推送的有关介绍“ 阴性结果 ”的系列文章，或许可以帮助你寻找一下产生阴性结果的原因，开拓一下分析思路。 情况B 单因素 分析结果显示 无 统计学显著性 但 多因素 分析结果显示 有 统计学显著性 这种情况可能并不常见，主要是因为在单因素分析中没有统计学显著性的因素，按照一般的做法就不会再将此变量纳入到多因素分析中了，但其实上述做法小咖并不推荐，它是存在一定缺陷的。 我们在前期介绍《 如何理解回归模型中的“调整”和“独立作用” 》的内容中讲到，在单因素分析中，由于自变量之间存在一定的相互关联，自变量对因变量的影响反映的不仅仅单纯是它本身的作用，而是包含了该变量自身作用以及其他变量的混杂作用之后，呈现出来的一个综合的结果。而在多因素分析中，通过构建回归模型，调整了其他混杂因素的影响，从而才使该因素对因变量的真实效应显示出来。 因此不难理解，当某因素在单因素分析结果中无统计学显著性，而多因素分析结果有统计学显著性时，此时可能的原因是，该因素与其他混杂因素之间可能存在一定的关联，在单因素分析时，该因素的真实效应被其他混杂因素的作用所掩盖，通过多因素分析消除其他因素的影响后，才发现原来该因素对于结局事件来说是具有独立作用的。 举一个例子，例如某因素A是一个危险因素，而因素B是一个保护因素，由于具有因素A的个体，大部分人同时也具有因素B，因此在单因素分析中，因素A的作用并没有显现出来，这是因为因素A的危险作用被因素B的保护作用所掩盖了，无法体现因素A的实际效应。而通过多因素分析，将因素B的保护作用进行调整，从而暴露出因素A真实的危险作用。 情况C 单因素 分析结果显示 有 统计学显著性 但 多因素 分析结果显示 无 统计学显著性 想必大家都会经常遇见到这种情况，单因素分析时该因素有统计学显著性，然后就很兴奋地把它扔进多因素分析中，结果多因素分析结果却显示没有统计学显著性，感觉前功尽弃，很让人头痛，不知道是出了什么问题，到底该怎么办了。 我们仍然以前推送的《 传统单因素分析和单因素回归分析 》一文中所引用的研究为例，如表2和表3所示。 表2. 研究对象基线特征 表3. 单因素和多因素Cox回归结果 文章中传统的单因素分析结果显示，Non-HDL-C平均水平在发生心血管疾病组要高于对照组，两组水平分别为124mg/dL和114mg/dL，差异有统计学显著性(P<0.01)； 然后作者进行了单因素回归分析，其结果显示Non-HDL-C对于心血管疾病的发生是一个危险因素，HR=1.45，95%CI为1.11-1.88(P<0.01)； 最后作者又进行了多因素回归分析，结果显示Non-HDL-C对于心血管疾病发生的影响消失了，没有统计学显著性，HR=1.77，95%CI为0.98-3.15(P：No Significance)。为什么会出现这样的情况呢？ 如果你对情况B产生的原因已经理解，那么情况C也是同样的道理。在单因素分析中，自变量与因变量之间可能出现一定的假关联或者是间接的关联，例如某因素A对结局事件并无影响，而因素B对于结局事件是一个影响因素，但是由于因素A只是单纯的和因素B有强烈的相关性，两者存在共线性的现象，那么在单因素分析中，就可能出现因素A也存在显著差异的结果，从而导致因素A被误认为是一个影响因素而纳入到多因素分析中。 而在多因素分析中通过调整因素B的影响，因素A与因变量的“假关联”就消失了，此时可以认为因素A实际上对于结局事件并非是一个影响因素。就如同上述研究中的Non-HDL-C这个指标，在单因素分析中，它与心血管疾病的关联受到其它因素的影响，可能只是一种“假关联”，这种“假关联”在多因素分析中就很容易被调整而消失。 (注：针对Non-HDL-C这个指标，本文只从统计结果的角度将该研究作为例子进行讲解，不对Non-HDL-C作专业上的解释，具体意义需结合临床) 情况D 单因素分析和多因素分析的结果都显示统计学显著性，两者结果一致，均为 阳性 结果 这种情况应该是大家最愿意看到的情况吧，往往单因素和多因素分析都出现阳性结果，以此结果作出的结论还算是比较稳定可靠，可以放心地写文章投稿了，但前提是单因素和多因素分析的阳性结果的方向是一致的，比如单因素分析显示病例组某因素的水平显著高于对照组，多因素分析也显示该因素为危险因素，两者的结果都倾向于该因素对结局事件具有危险作用。 不过偶尔也会遇见这样的情况，虽然单因素和多因素分析都得出阳性结果，但是有时单因素分析显示为危险因素，而多因素分析显示为保护因素，或者单因素分析显示为保护因素，而多因素分析显示为危险因素，两者的结果是相互矛盾的。 出现这样的情况，其实和上述的情况B和C是同样的道理，这是在统计分析中经常出现的一个陷阱，统计学上称之为“辛普森悖论”(Simpson"s Paradox)，是由英国统计学家E.H.Simpson于1951年提出。简单理解就是，在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦将两组数据合并考虑，却可能导致相反的结论。 我们今天讨论的单因素分析和多因素分析的结果出现不一致的情况，就是一个典型的“辛普森悖论”的例子。在单因素分析中，由于没有考虑到其他因素的影响，在一定情况下就会发生 “辛普森悖论” ，然而在多因素分析中，通过调整控制其他因素的影响，就可以解开“辛普森悖论”之谜，这也是一个很有意思的现象。有兴趣的小伙伴可以先查阅一下有关“辛普森悖论”的资料，我们将在以后的内容中向大家进行介绍。

不是，两者在概念上有不同。

方差膨胀因子结果不包括因变量。因变量的形式与方差膨胀因子无关。当因变量为分类变量时可以直接代入求得方差膨胀因子。

因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量。每一个变量在3个因子里面都有分量，在谁的分量最大，就归于哪个因子。所以你就可以判断哪些因子包含哪些变量了。因子分析的方法有两类。一类是探索性因子分析法，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系。主成分分析和共因子分析是其中的典型方法。验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然尚且不知道具体的系数。扩展资料：在因子分析中，通常只选其中m个（m<p）主因子，即根据变量的相关选出第一主因子u01921，使其在各变量的公共因子方差中所占的方差贡献为最大，然后消去这个因子的影响，而从剩余的相关中，选出与之不相关的因子，使其在各个变量的剩余因子方差贡献中为最大，如此往复，直到各个变量公共因子方差被分解完毕为止。参考资料来源：百度百科-因子载荷

1、首先在自己的电脑上打开spss，之后再这个软件上依次点击“分析—一般线性模型——单变量”。2、点击完单变量随后，这时候就出出现“单变量”窗口。将“卵泡刺激素FSH”放入“因变量”列表。3、之后将“药剂”“阶段”放入“固定因子”列表，将“受试者编号”放入“随机因子”列表。4、最后点击“选项”，选择“描述统计”、“参数估计值”，得到分析结果。

结局变量是因变量，影响因素是因子。比如不同性别样本间升高是否有统计学差值，性别选择为因子，升高为因变量

你乱作呢啊不是这么做的因子是分组变量专业数据分析找我做

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊),kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。Kendall"stau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据;计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用spearman或kendall相关Pearson相关复选项积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析Kendall复选项等级相关计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料Spearman复选项等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料注：1若非等间距测度的连续变量因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson相关，对于完全等级离散变量必用等级相关2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用Spearman或Kendall相关。3若不恰当用了Kendall等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面CorrelationCoefficients复选框组里有3个选项：PearsonKendall"stau-bSpearman：Spearmanspearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。Kendall"s相关系数肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。正态分布的相关检验对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。均值检验时不同的数据使用不同的统计量使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-SampleTTest单样本T检验过程。检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-SamplesTtest独立样本t检验过程。如果分组样本不独立，用PairedSampleTtest配对t检验。如果分组不止两个，应使用One-WayANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametrictest.如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

不可以的，anova是针对continuous data的

解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见help xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)estimates store heteroxtgls enc invs exp imp esc mrl,iglsestimates store homolocal df = e(N_g) - 1lrtest hetero homo, df(`df")面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（Overidentification Test或J Test）：estat overid三、工具变量效果验证工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。需要做的检验：检验工具变量的有效性：（1） 检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weak instruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estat first（显示第一个阶段回归中的统计量）（2） 检验工具变量的外生性（接受原假设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（Overidentification Test），检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0HSargan统计量，Stata命令：estat overid四、GMM过程在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。. ssc install ivreg2 （安装程序ivreg2 ）. ssc install ranktest （安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest）. use "traffic.dta"（打开面板数据）. xtset panelvar timevar （设置面板变量及时间变量）. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）

方差分析和交叉分析的区别是连续的等距变量。方差分析是求交叉分组下，某个连续性变量的均值是否有显著差异。应用于社会学，经济学，商业等诸多领域中。1、而交叉分析，用于分析两个定性变量之间的关系。把统计分析数据制作成二维交叉表格，将具有联系的变量分别设置为行变量和列变量，两个变量在表格中的交叉结点即为变量值，通过表格体现变量之间的关系。例如性别和购买彩电尺寸之间的关系。

SPSS的规定：因素变量只能是数值变量，不能是字符变量。你需要使用Transform > Recode > Into Different Variable，把字符变量转换为数值变量。

SPSS的规定：因素变量只能是数值变量，不能是字符变量。你需要使用Transform>Recode>IntoDifferentVariable，把字符变量转换为数值变量。

遇到什么问题呢，我可以帮助您。（南心网为您解决SPSS数据统计分析问题）

不好意思，我是做建筑设计的····

做a和c的简单效应比较就行 /EMMEANS=TABLES(A*C) COMPARE(A) ADJ(LSD)/EMMEANS=TABLES(A*C) COMPARE (C)ADJ(LSD)

被试内设计，需要看交互效应。所以只要是被试内设计，不管几因素几水平、随机还是区组，一概都用重复测量。(保证对)

如果是2*2*2，那就是5个变量，一个变量是被试间的c，数值为1、2。另外有四个变量a1b1、a1b2、a2b1、a2b2。把数据录入以后。去SPSS找重复测量方差分析，被试内被试间变量放到相应框内，计算。需要什么去里面设置。

因变量：至少2个以上，且是数值变量。固定因素：适用于固定效应模型，为分类变量，选一个或几个。协变量：与因变量有关的数值变量，协方差分析时才用。WLS权重：变量加权，用于加权最小二乘分析。2/6指定模型：系统默认是“全因子”，包含所有因子的主效应、所有协变量的主效应、所有因子的交互效应，但不含协变量交互效应。“设定”则为用户自己定义，因素交互作用、因素和协变量间的交互效应，所有因素和协变量均含在模型中。“因子与协变量”中，F表示固定因素，C表示协变量。“交互”：所有因素不同水平各种组合的交互效应，系统默认。“主效应”：只考虑主效应，不考虑交互效应。“所有三阶”：考虑3个因素的交互效应，其他几阶解释同于此理。3/6计算离差平方和：共有4种，系统默认“类型3”，“类型3”是最多应用的方法。“类型1”：平衡设计，确定一级交互效应之前必须先确定主效应的离差，确定二级交互效应之前必须先确定一级交互效应离差，其他同理；多项式回归模型，其中，高次项确定前先确定低次项；嵌套模型，一级效应嵌套于二级效应之中，二级嵌套于三级之中，依次类推。“类型2”：平衡的方差分析模型、仅含主效应模型、所有回归模型、纯嵌套模型。“类型3”：类型1和类型2所列的模型、没有缺失数据的平衡或非平衡设计资料。“类型4”：有缺失数据的平衡或非平衡设计资料、类型1和类型2所列的模型。系统默认模型内含有截距。4/6“对比”：单变量组间比较，共6中方法供选择。“偏差”：将每个水平的均数与所有水平的总均数进行比较。“简单”：将各水平的均数与指定水平的均数进行比较。特别适合有对照的设计。“差值”：将每个水平的均数与前一水平的均数进行比较（第一水平除外）。“Helmert”：将每个水平的均数与后一水平的均数进行比较（最后一个水平除外）。“重复”：将每个水平的均数与其后各水平的均数进行比较（最后一个水平除外）。“多项式”：比较线性效应，二次效应、三次效应等，用于估计多项式趋势。5/6某因素某个水平上某因变量的估计均数，散点联线后显示估计均数随两个因素不同水平组合的变化趋势，若平行线条，表示两因素没有交互作用，若有交叉，存在交互作用。用于比较模型中的因变量均数估计。“两两比较”：具体操作可见我以前写的文章，搜索“spss教程：单因素方差分析 百度经验”。6/6因子与因子交互：选入预估计条件总体均数的主效应和交互效应的因素，并选入右框“显示均值”，显示框内因素的条件均数估计、包括均数、标准误、可信区间。“比较主效应”：提供模型中各主效应的条件估计均数的非校正多重比较。“输出”：描述统计、SSCP矩阵、方差齐性检验。

单因素被试间设计采用t检验或单因素方差分析的统计方法,具体根据因素的水平数选择。两因素被试间设计采用单变量方差分析,单因素或两因素被试内设计,均采用重复测量方差分析,混合实验设计也采用重复测量方差分析。总之,只要实验设计中涉及被试内变量,均可以采用重复测量方差分析。

你可以直接用重复测量，SPSS里面哪里包含了组内变量和组间变量。不需要单独分开，而且你分开是错误的，你的设计本来是三因素，而不是你说的三水平。然后结果有处理内效应，处理间效应，还有交互作用。如果是每个因素主效应显著，必须就像多重比较。如果是交互作用，就必须进行简单效应检验！然后SPSS好像简单效应检验，要编脚本语句！推荐你看 舒华《心理实验多因素设计》

重复测量是针对同样的个案 针对同样的因变量进行的不同时间段的测量所以你这个只是普通的2*2试验设计，就用多因素方差分析即可分析了

据方差的性质，若X，Y为相互独立的随机变量，有：D（X+Y）=D（X）+D（Y）答案是7

还是代表原来的意义,因为,方程两边可以同时乘以x消除权重,相当于没有变换.变换的目的是消除随机干扰项的异方差问题,而不是为了改变自变量和因变脸.

性别 用两个独立样本的差异检验 年级、城乡多有3个水平 就要用方差分析了

其实数学期望就是求个平均值！求期望：1、“样本点乘以对应的概率”，2、然后把这些值加起来就是期望了（不过要求总和要收敛哦，你想一个和不收敛，就没了求某个肯定的值了，何来期望）对于任意一个随机变量 它不一定存在期望和方差. 例: 设X的密度函数为: f(x)=(2/π)(1/(1+x^2),x≥0 f(x)=0,x<0. 由于∫{0→∞}xdx/(1+x^2)发散,所以E(X)不存在. 另外E(X)存在,D(X)也可能不存在.

D(X)=E{[X-E[X]]^2}=E{X^2-2*X*E[X]+E[X]^2}=E[X^2]-E{2*X*E[X]}+E{E[X]^2}=E[X^2]-2*E[X]*E[X]+E[X]^2=X[X^2]-E[X]^2概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。扩展资料：离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，?，20，而不能取小数3.5，因而k是离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量。例如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量，x的取值范围是[0,15），它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5， 因而称这随机变量是连续型随机变量。参考资料来源：百度百科-方差百度百科-数学期望

E(X)就是X的平均值你就想成你每次考试,比如2次考100,一次0分,一共3次,就是(2/3)*100+(1/3)*0=66.6分密度函数设成f(x,y) 就相当于上文(2/3),(1/3)积分就是求非常多个小东西的和,只不过这些东西是有实数那么多,求和就是离散的和,一般是有限个东西的和,最多就是整数那么多个和,不要把积分想的很神圣(重积分)x*f(x,y)就是E(X)(重积分)y*f(x,y)就是E(Y)(重积分)xy*f(x,y)就是E(XY)

可以具体一点吗，这部分的内容是微积分里面的，没掌握是不建议跳过高数直接来看概率论的。一维的话，有凑微分法，分部积分法，这个是基础，如果这两个不懂得话，要翻出高数书来看。二维我说一个画线法吧，首先要知道对x求还对y求导，如果先是对y来求导，就画一条和y平行的直线，第一个相交的线例如第一个y=x，那么x写在下限，而第二个相交的线y=1，那么1就写在上限，如果只有一个交点那么说明就有积分积无穷的。第二个对x积分一定是常数，找最大值和最小值就好了，当然这里面也是可已从正无穷积分到负无穷的，概率论里面的大部分上下限都是有无穷的，还要注意的是有时要划分X，Y区域，有些既不是X区域也非Y区域的，需要分开来多次积分，这个在概率论内比较少见，此外对于积分区域比较特别的圆域也会使用极坐标来积分。

P（x=k）=（m^k/k!)*e^(-m)x=1,x=2,x=0分别代入3p(X=1)+2P(X=2)=4P(X=0),化简3u+u^2-4=0u=1X~P(1)E(X)=D(X)=1扩展资料在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷骰子时；常常关心的是两颗骰子的点和数，而并不真正关心其实际结果，就是说，我们关心的也许是其点和数为7，而并不关心其实际结果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。我们关注的这些量，或者更形式的说，这些定义在样本空间上的实值函数，称为随机变量。因为随机变量的值是由试验结果决定的，所以我们可以给随机变量的可能值指定概率。

A

解：E（Y）=0×（0.3+0.1）+1×（0.2+0.4）=0.6E（X）=2×（0.3+0.2）+3×（0.1+0.4）=2.5E（XY）=2*0*0.3 + 3*0*0.1 + 2*1*0.2+3*1*0.4=1.6则cov（X,Y)=E（XY）-E（x）E（Y）=1.6-2.5*0.6=0.1

你给我这个分布列不是二项分布的。是简单随机事件的其中 n是某个随机变量发生的次数 p是这个事件发生的概率比如 一个人打枪 100次 有10次 打到10环 已知每次打10环的概率是0.01那么 n=10 p=0.01 另外，我刚才好象回答了你这个问题一次，是不是同一个人？？？？

如图所示：因为，(X，Y)是二维离散型随机变量。所以，xy也是离散型随机变量。先求出xy的概率分布列。再求xy的期望：比如 P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2 P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2 则，P(xy＝0)＝3/4 P(xy＝1)＝1/4 所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4。当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量，否则称其为非离散型随机变量，这是很大的一个类，其中有一类是极其常见的，随机变量的取值为一(n)维连续空间。计算方法：随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。

两点分布就是伯努利分布。当伯努利试验成功，令伯努利随机变量为1。若伯努利试验失败，令伯努利随机变量为0。其成功机率为p，失败机率为q=1-p，在N次试验后，其成功期望E(X)为p，方差D(X)为p(1-p)。D（X）=p(1-p)<=((p+1-p)/2)^2=0.25当p=1-p即p=0.5时取最大值。

如我国妇女大部分在35岁以前完成了生育,从而导致35岁以上育龄妇女中极高的避孕现用率。

景观设计师 潜力指数：★★★★ 2004年12月2日，景观设计师被国家劳动和社会保障部正式认定为我国的新职业之一。 景观设计属于现代新兴的服务型行业。北京大学景观设计学研究院院长俞孔坚这样定义：“景观设计师是运用专业知识及技能，以景观的规划设计为职业的专业人员，他的终身目标是将建筑、城市和人的一切活动与生命的地球和谐相处。” 改革开放20年来，随着中国城市化的快速发展，全国各地都出现了景观设计的热潮，景观建设已经成为城镇建设的重要内容，对景观设计师的需求日益增多。目前已有上万计的设计人员从事景观设计工作。但是中国城市化的快速发展过程中，中国在人居环境的建设和管理中，遇到了前所未有的危机和挑战，景观设计专业人才依然奇缺。由于景观设计专业长期包含在规划设计、建筑设计及园林设计等诸专业设计之中，从事景观设计专业的人员水平参差不齐，影响了景观建设的质量提升。 近年来，房地产的火爆带动了相关的职业，景观设计师尤为突出，高级景观设计师的年薪可达到20万—40万左右。 游戏动画设计师 潜力指数：★★★☆ 现在国内一个普通的网络游戏设计师月薪一般在2000元左右，而高级设计师的收入平均每月能达20000多元。从经济角度看，网络游戏制作及动画制作在国内正成为快速崛起的产业，从事这个行业制作的人，收入十分可观。 目前从事游戏动画制作的人员已经成为最为抢手的人才， MAYA、3D MAX等计算机动画工具功能日益强大，动画游戏制作人员在游戏创作领域有了更广阔的发展空间。然而现在国内达到专业游戏动画工程师人才水平的只有8000人，而市场需求目前最少有15万人的缺口。 2004年游戏设计师培训异常火爆，各种培训班广告见诸于报端，甚至大学里也开始开设游戏设计专业。2005年大批接受专业培训的学员们将步入社会，从事游戏设计，因此明年将是游戏设计人才备受关注的一年。 房地产估价师 潜力指数：★★★ 新房、旧房，大房、小房，买房、卖房，换房、租房……房产成为一种多样化的商品，其交易也日益频繁。换几个地方、搬几次家，将成为生活中的平常事。可怎么换房、怎么买房，这其中大有学问。有人把房产作为一种投资，越换越增值；有人却因为一个错误的决定，而损失惨重；有人不知行情，举棋不定。请个估价师作投资顾问，估算房产价值，也许能帮你拿个主意－－房地产估价师就这样慢慢地走入我们的生活。 消费者在换房、购房过程中考虑的因素很多，价格、地段、户型设计、房屋质量、开发商的实力和信誉、合法的手续……价格是其中最重要最敏感的因素。其实在任何一种买卖交易中，商品都需要衡量和确定其价格，但房地产更需要一种专业的估价，因为房地产具有独一无二性和价值量大的特点。不同区位的房产价值相差很大，而且随着市场变化、周围交通和环境的变化还会引起房地产价值的变化。房地产作为居民支付的最大商品，价值量大，值得请人估价，也能承受得起相应的估价费用。 日前，大量二手房上市，消费者需要评估房产的机会增多，房地产估价师也将更有作为。房地产的地理位置不变，可其社会经济位置可以改变，城市规划、道路建设、周边环境会赋予房地产新的价值。亚运会带动了亚运村周边房地产的增值，一个中关村的概念带动了海淀区房地产市场的发展，未来奥运会也许可以成为新的房地产市场热点……消费者希望选择这些具有增值潜力的房产，这也是我国目前1．5万名房地产估价师要去面对、衡量的问题。 汽车美容师 潜力指数：★★★★ 这些年来，私家车销售一路攀升，汽车保养的观念也渐入人心�“呵护你的爱车”这句话成了许多车主的口头禅。据专家估算�一部价值10万元左右的车一般要用10年�按每年行程2－3万公里计算�每年的养护费用在4000元以上�越是高档的车�有关费用还会更高。这一市场有多大？算一算吧，那是一个惊人的数字。 汽车是一种耐用商品�当销售相对饱和后�后期的保养变得更为持久和重要�汽车的美容与装饰行业前景就异常广阔。据一些业内人士透露�现在的汽车美容师基本上是口手相传而进入这一职业领域的�充斥着许多仅有小学或中学文化的从业者�他们只懂得简单的冲洗等土办法�既不能真正理解汽车美容的内在要求�也无法同车主进行沟通。 时下大型的汽车美容店招聘专业汽车美容师时�开出的月薪在3000元至5000元之间�即使刚刚经过培训�经验不够丰富的学徒�工资也会在1000元以上�是技术型人才的好职业。 目前尚未传出汽车美容师需持证上岗的相关消息，但随着行业的逐步“洗牌”，肯定会对从业人员提出越来越高的要求。只有能分析出客户对汽车美容装潢方面的要求，做出相应的、恰当的汽车美容装潢方案的“复合型”汽车美容师，才有望在行业中成为“长青树”。 彩铃设计师 潜力指数：★★★ 如今拨打年轻人的手机，常常听到的不再是单调的“嘟嘟”声，而是各式各样的彩铃声，这些优美的音乐声或个性十足搞笑对白的彩铃，就是出自彩铃设计师之手。 彩铃设计师在2004年着实火了一把，抢尽了去年“短信写手”的风采。然而，目前使用彩铃的人基本限于年轻人，很多人只是刚刚知道什么是彩铃，但还没有使用，因此从事彩铃设计的人员基本以兼职为主，几个比较有名的制作小组也只是将彩铃设计作为副业。2004年的下半年，各通讯公司、网站已经开始大批量的招聘专职彩铃设计师，12月初，央视的一档大型人力资源类节目，还将彩铃设计师的招聘搬上了荧屏。随着越来越多的人开始使用彩铃业务，相信2005年将是彩铃设计师大放异彩的一年。 财务策划师 潜力指数：★★★☆ 财务策划师也称为理财规划师，据来自香港的高级财务策划师介绍，五六年前，香港和大陆一样没有专业的财务策划师，但现在以个人理财咨询服务为主营业务的私人财务咨询公司已有3000多家。他还透露，在香港，一个刚入行的财务策划师每月就可赚到2万港元，而二三年后月薪就可升到5万港元，而且相对于已进入成熟期的保险业，财务策划师这一行业还处于成长期，因此，它的发展空间还很大。 据预测，2008年后，个人财务咨询公司也将在大陆红火地开展，注册财务策划师的就业前景令人瞩目。 资料显示，财务策划提供的服务非常广泛，具备国际财务策划专业水准的人才目前在国内也普遍缺乏，因此，对取得资格认证的注册财务策划师的需求迫在眉睫。一家理财网站的调查显示，在接受调查的人中，78％的人愿意接受专家顾问的理财意见，25％愿意委托理财，50％以上愿意支付顾问费。由此可见，随着人们收入增加，投资意识增强，人们对理财规划的需求日趋旺盛，财务规划师将大有作为。 职业顾问 潜力指数：★★★ 现在，拥有私人的职业顾问，或者职业生涯中遇到困难、疑惑而向职业顾问咨询，已是一件不太新鲜的时尚事。说它不新鲜，因为这股风早已在白领中风靡，说它时尚，因为拥有私人的职业顾问的确标志着你的层次和领先的工作方式。职业顾问为你的职业生涯铺平道路，指点迷津，这一点，博得了每一个从业者信任和重视。职业顾问并不是塞给你一个公司的名字和地址，让你自行去面试。他们的职责不是给你一份工作，而是尽其所能指导你如何给自己定位，找到合适的工作或者做出职业生涯中的种种选择。职业顾问不会简单提示你该做什么，只有你自己才可以决定如何选择。通过专业测评工具和面对面的沟通，将你的性格和职业相联系，帮助认清你最需要什么、最适合什么。 越来越多的人开始重视自己的职业生涯规划，不再盲目地跳槽。据调查，绝大多数人希望在自己决定转换工作前能够得到职业顾问的指导，职业顾问的身价因此而不断攀升。目前，我国有水准的职业顾问还很少，而职业顾问的从业门槛也相当高，必须是职场阅历丰富、有相关专业背景、了解和掌握各行各业人才需求状况的人，才能当好“顾问”这一角色。 金融分析师 潜力指数：★★★★☆ 2005年，通晓国际惯例的本土金融分析师将受到追捧。 特许金融分析师CFA都是一些受过良好教育和专业训练，具有优秀金融理论素养的金融人才，商业银行、保险公司、证券公司、基金管理公司、资产管理公司等金融机构，对持有这一认证的人士求贤若渴，这一类金融人才在金融领域十分抢手。 目前中国的高级金融人才奇缺，金融分析师更是存在巨大供需缺口。以上海为例，未来两年，上海对CFA的需求是3000人，而目前上海拥有的CFA只有30人。2001年，整个上海409名考生中，只有2人取得了资格证书。而一旦成为CFA，便会变得炙手可热，受到多家金融机构争抢，年薪也很高。正是在这种高薪的刺激下，国内的特许金融分析师的报考热不断升温，报考人数逐年递增。目前，全球特许金融分析师的平均年薪是17．8万美元。而美国特许金融分析师的年收入则是19万美元，比哈佛的MBA还要高出近5成。在我国香港，CFA的年均收入也达到13．6万美元。 会展设计师 潜力指数：★★★ 近20多年来，中国会展业发展迅猛，专业的展览公司以及展览设计公司也是数不胜数。由于门槛不高，会展设计师基本缺口不大，但对于有实力有水准的设计师缺口还是巨大的。 所需基本素质：首先要有室内设计专业相关的学历，经过专业培训合格后并持有相关资格证书，掌握基本展位布置、展架设计能力的设计人员。其次，熟悉会展的基本流程，能独立完成设计，了解基本的设计和施工方法。最后，对品牌和客户有深刻的理解能力、独特的创意能力及团队合作精神。 薪资水准：会展设计师大专学历月薪一般为1500－2000元；本科学历月薪为2000－2500元，在此基础上拥有5年以上工作经验者月薪可达5000元以上。 发展前景：中国国民经济的稳步发展将为中国展览业的发展提供稳定基础；中国加入世贸组织将有助于提高中国展览业的整体水准。2008北京奥运会和2010年世博会的举行也需要一大批能独立设计并指导施工的展会设计人员，这种种机遇提供给会展设计人员展现个人才华的广阔舞台。 营养配餐师 潜力指数：★★★☆ “营养配餐师”通俗叫法就是“点菜师”。随着生活水平的提高，现在大家注重的不是吃饱，而是吃好，“营养配餐师”于是应运而生，他可针对顾客的年龄、性别、体质提供个性化的科学配餐服务。因而，随着消费者的消费意识的成熟，此项职业的市场需求迅速增加，预计需求高达50万以上。 近年来，由于饮食结构不合理而导致的疾病，如脂肪肝、高血脂等疾病正在威胁着人们的健康，在大城市中尤为突出。学校、机关、企业、餐饮行业对营养配餐师的需求与日俱增，从2005年开始，将会逐年增长。 目前国内从事此项职业的人几乎处于空白状态。营养配餐师的培训和考核在广州、成都等少数城市进行了试点，效果都不错。该职业入行门槛不高，培训期为两个月左右，主要学习烹饪原料基础知识、食品营养基础知识、食品安全知识、餐饮成本核算知识、营养配餐的准备、营养食谱的制定、营养餐的制作、食品卫生法律法规以及职业道德等方面的知识

需要。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，方差膨胀因子是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比，需要添加虚拟变量提升模型精度。虚拟变量用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

单因素方差分析：（一）单因素方差分析概念理解步骤是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。方差分析认为：观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。据此，单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分，用数学形式表述为：SST=SSA+SSE。单因素方差分析的第三步是通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。（二）单因素方差分析原理总结容易理解：在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响；反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。（三）单因素方差分析基本步骤1、提出原假设：H0——无差异；H1——有显著差异2、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F统计量，即F值检验。3、计算检验统计量的观测值和概率P值：该步骤的目的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率P值。4、给定显著性水平，并作出决策（四）单因素方差分析的进一步分析在完成上述单因素方差分析的基本分析后，可得到关于控制变量是否对观测变量造成显著影响的结论，接下来还应做其他几个重要分析，主要包括方差齐性检验、多重比较检验。1、方差齐性检验是对控制变量不同水平下各观测变量总体方差是否相等进行检验。前面提到，控制变量不同水平下观测变量总体方差无显著差异是方差分析的前提要求。如果没有满足这个前提要求，就不能认为各总体分布相同。因此，有必要对方差是否齐性进行检验。SPSS单因素方差分析中，方差齐性检验采用了方差同质性（homogeneity of variance）检验方法，其原假设是：各水平下观测变量总体的方差无显著差异。2、多重比较检验单因素方差分析的基本分析只能判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响。如果控制变量确实对观测变量产生了显著影响，进一步还应确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显区别于其他水平，哪个水平的作用是不显著的，等等。例如，如果确定了不同施肥量对农作物的产量有显著影响，那么还需要了解10公斤、20公斤、30公斤肥料对农作物产量的影响幅度是否有差异，其中哪种施肥量水平对提高农作物产量的作用不明显，哪种施肥量水平最有利于提高产量等。掌握了这些重要的信息就能够帮助人们制定合理的施肥方案，实现低投入高产出。多重比较检验利用了全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较。由于多重比较检验问题也是假设检验问题，因此也遵循假设检验的基本步骤。 （1）LSD方法LSD方法称为最小显著性差异（Least Significant Difference）法。最小显著性差异法的字面就体现了其检验敏感性高的特点，即水平间的均值只要存在一定程度的微小差异就可能被检验出来。正是如此，它利用全部观测变量值，而非仅使用某两组的数据。LSD方法适用于各总体方差相等的情况，但它并没有对犯一类错误的概率问题加以有效控制。（2）S-N-K方法S-N-K方法是一种有效划分相似性子集的方法。该方法适合于各水平观测值个数相等的情况，3、其他检验（1）先验对比检验在多重比较检验中，如果发现某些水平与另外一些水平的均值差距显著，如有五个水平，其中x1、x2、x3与x4、x5的均值有显著差异，就可以进一步分析比较这两组总的均值是否存在显著差异，即1/3(x1+x2+x3)与1/2(x4+x5)是否有显著差异。这种事先指定各均值的系数，再对其线性组合进行检验的分析方法称为先验对比检验。通过先验对比检验能够更精确地掌握各水平间或各相似性子集间均值的差异程度。（2）趋势检验当控制变量为定序变量时，趋势检验能够分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化。通过趋势检验，能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。 多因素方差分析：（一）多因素方差分析基本思想多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。这里，由于研究多个因素对观测变量的影响，因此称为多因素方差分析。多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制因素的交互作用能否对观测变量的分布产生显著影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合。例如：分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时，可将农作物产量作为观测变量，品种和施肥量作为控制变量。利用多因素方差分析方法，研究不同品种、不同施肥量是如何影响农作物产量的，并进一步研究哪种品种与哪种水平的施肥量是提高农作物产量的最优组合。（二）多因素方差分析的其他功能1、均值检验在SPSS中，利用多因素方差分析功能还能够对各控制变量不同水平下观测变量的均值是否存在显著差异进行比较，实现方式有两种，即多重比较检验和对比检验。多重比较检验的方法与单因素方差分析类似。对比检验采用的是单样本t检验的方法，它将控制变量不同水平下的观测变量值看做来自不同总体的样本，并依次检验这些总体的均值是否与某个指定的检验值存在显著差异。其中，检验值可以指定为以下几种：观测变量的均值（Deviation）;第一水平或最后一个水平上观测变量的均值（Simple）;前一水平上观测变量的均值（Difference）;后一水平上观测变量的均值（Helmert）。2、控制变量交互作用的图形分析控制变量的交互作用可以通过图形直观分析。（三）多因素方差分析的进一步分析在上述案例中，已经对广告形式、地区对销售额的影响进行了多因素方差分析，建立了饱和模型。由分析可知：广告形式与地区的交互作用不显著，先进一步尝试非饱和模型，并进行均值比较分析、交互作用图形分析。1、建立非饱和模型2、均值比较分析3、控制变量交互作用的图形分析 协方差分析：（一）协方差分析基本思想通过上述的分析可以看到，不论是单因素方差分析还是多因素方差分析，控制因素都是可控的，其各个水平可以通过人为的努力得到控制和确定。但在许多实际问题中，有些控制因素很难人为控制，但它们的不同水平确实对观测变量产生了较为显著的影响。例如，在研究农作物产量问题时，如果仅考察不同施肥量、品种对农作物产量的影响，不考虑不同地块等因素而进行方差分析，显然是不全面的。因为事实上有些地块可能有利于农作物的生长，而另一些却不利于农作物的生长。不考虑这些因素进行分析可能会导致：即使不同的施肥量、不同品种农作物产量没有产生显著影响，但分析的结论却可能相反。再例如，分析不同的饲料对生猪增重是否产生显著差异。如果单纯分析饲料的作用，而不考虑生猪各自不同的身体条件（如初始体重不同），那么得出的结论很可能是不准确的。因为体重增重的幅度在一定程度上是包含诸如初始体重等其他因素的影响的。（二）协方差分析的原理协方差分析将那些人为很难控制的控制因素作为协变量，并在排除协变量对观测变量影响的条件下，分析控制变量（可控）对观测变量的作用，从而更加准确地对控制因素进行评价。协方差分析仍然沿承方差分析的基本思想，并在分析观测变量变差时，考虑了协变量的影响，人为观测变量的变动受四个方面的影响：即控制变量的独立作用、控制变量的交互作用、协变量的作用和随机因素的作用，并在扣除协变量的影响后，再分析控制变量的影响。方差分析中的原假设是：协变量对观测变量的线性影响是不显著的；在协变量影响扣除的条件下，控制变量各水平下观测变量的总体均值无显著差异，控制变量各水平对观测变量的效应同时为零。检验统计量仍采用F统计量，它们是各均方与随机因素引起的均方比。（三）协方差分析的应用举例为研究三种不同饲料对生猪体重增加的影响，将生猪随机分成三组各喂养不同的饲料，得到体重增加的数据。由于生猪体重的增加理论上会受到猪自身身体条件的影响，于是收集生猪喂养前体重的数据，作为自身身体条件的测量指标。

D（XY)=E(X^2Y^2)-E(XY)^2 =E(X^2)E(Y^2)-E(X)^2E(Y)^2 =[D(X)+E(X)^2][D(Y)+E(Y)^2]-E(X)^2E(Y)^2

分析：这个直接求，有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE（|Z|）=（2/√2π）∫ze^（-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-[E(|X-Y|)]^2=E(X^2)-[E(X)]^2+E(Y^2)-[E(Y)]^2-2E(XY)-[E(|X-Y|)]^2=D(X)+D(Y)-2E(X)E(Y)-[E(|X-Y|)]^2=1-2/π

相互独立与方差毫无关系，比如，x~N(0,1) ,y~B(10,0.3)两者相互独立，但很显然，他们的方差肯定不相等

9

是的

因为X，Y独立，所以Var（X-Y）=Var（X）+Var（Y）=2∑（∑^2）=2（∑^2），如果∑（大写,不是小写的σ）出现，代表的就是方差）。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ,σ2 ).标准正态分布是一种特殊的正态分布，标准正态分布的μ和σ2为0和1，通常用 （或Z）表示服从标准正态分布的变量，记为 N（0,1）。扩展资料：注意事项：分布列相当于把每种情况都列出来，然后分别计算每种情况发生的概率，然后列成表格的形式。可以分为两点分布（两种情况），超几何分布，n次独立重复试验（n次等可能情况）等，不同的模型有不同的解题方式，注意区分。给出了期望和方差的计算方式，期望是概率乘以对应的x值，方差是浮动程度，和期望相关。同时注意两个分布列A和B，期望和方差虽自变量变化的规律。参考资料来源：百度百科-双变量正态分布参考资料来源：百度百科-样本均值参考资料来源：百度百科-正态分布参考资料来源：百度百科-方差

百度百科瑞利分布词条最下方的两张图片就是其均值与方差的证明过程。 楼上的借用了百科词条的图片都不标注参考资料的么？

　　随机变量的期望存在，则方差不一定存在。 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 。 取n的概率为1/2^n 。 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 。 取n的概率为1/2^n 。

第10题的题目就已经不符合吃鸡规律。1.原点在哪？地图中心？2.就算原点是地图中心，不能用正态分布，正态分布是离中心越远概率越小，可是地图以原点为圆心，画出的圆越大，说明面积越大，所以概率越高，所以不能用正态分布。

期望：X服从泊松分布，因而它的数学期望就是λ，那么根据数学定理可知，随机变量的函数的数学期望就是F（EX），所以COS(πX)的数学期望就是COS（πλ）。离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}；（1）=E(X^2) - (EX)^2；（2），（1）式是方差的离差表示，,如果不懂，可以记忆（2）式，（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值， 方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

随机变量的期望存在,则方差不一定存在. 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 ... 取n的概率为1/2^n . 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 ... 取n的概率为1/2^n .

数学期望和方差公式有：DX=E(X)^2-(EX)^2；EX=1/P，DX=p^2/q；EX=np，DX=np(1-p)等等。对于2项分布(例子：在n次试验中有K次成功，每次成功概率为P，其分布列求数学期望和方差)有EX=np，DX=np(1-p)。n为试验次数 p为成功的概率。对于几何分布(每次试验成功概率为P，一直试验到成功为止)有EX=1/P，DX=p^2/q。还有任何分布列都通用的。DX=E(X)^2-(EX)^2。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。高中数学期望与方差公式应用：1）随机炒股。随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票，并且假设止损和止盈线都为10%，因为是随机选股，那么胜率=败率，由于印花税、佣金和手续费的存在，胜率=败率<50%，最后的数学期望一定为负，可见随机炒股，长期的后果，必输无疑。2）趋势炒股。趋势炒股是建立在惯性理论上的，胜率跟经验有很大关系，基本上平均胜率可以假定为60%，则败率为40%，一般趋势投资者本着赚点就跑，亏了套死不卖的原则，如涨10%止盈，跌50%止损，数学期望为EP=60%*10%-40%*50%=-0.14，必输无疑。

P（X/Y<0）=0.5本题使用正态分布与独立性分析：（x，y）~N（0，0，1，1，0）说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立X/Y<0，即X与Y反号所以 P（X/Y<0）=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5=0.5二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。扩展资料：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性，因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源：百度百科——二维随机变量

离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}=E(X^2) - (EX)^2.(2)。X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值， 例如： 随机变量X服从“0 - 1”：取0概率为q，取1概率为p，p+q=1 则： 对于随即变量X的期望 E(X) = 0*q + 1*p = p 同样对于随即变量X^2的期望 E(X^2) = 0^2 * q + 1^2 * p = p。离散型随机变量的概率分布基本性质：对于集合{xn,n=1,2,……}中的任何一个子集A,事件“X在A中取值”即“X∈A”的概率为：P{X∈A}=∑Pn特别的，如果一个试验所包含的事件只有两个，其概率分布为：P{X=x1}=p(0<p<1)，P{X=x2}=1-p=q。这种分布称为两点分布。 如果x1=1,x2=0,有P{X=1}=p，P{X=0}=q。这时称X服从参数为p的0-1分布，它是离散型随机变量分布中最简单的一种。由于是数学家伯努利最先研究发现的，为了纪念他，我们也把服从这种分布的试验叫伯努利试验。习惯上，把伯努利的一种结果称为“成功”，另一种称为“失败”。

离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)=E(X^2) - (EX)^2.(2)（1）式是方差的离差表示法。（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差统计方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式，在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

离散型随机变量的的期望也就是离散型随机变量的均值的是为了表达一个随机变量取值的中间水平，随机变量的方差刻画了随机变量取值的离散程度。由于它们反映了随机变量取值的平均水平及稳定性，所以随机变量的均值和方差在市场预测等其他方面有着重要的应用。离散型随机变量的期望公式：离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn，p（X1）、p（X2）、p（X3）……p（Xn）、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f（Xi）。则E（X）=X1*p（X1）+X2**p（X2）+……+Xn**p（Xn）= X1*f1（X1）+X2*f2（X2）+……+Xn*fn（Xn）。离散型随机变量的方差公式：D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-（EX）^2。常见的分布的方差和期望：1、均匀分布：期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布：期望是np，方差是npq。3、泊松分布：期望是p，方差是p。4、指数分布：期望是1/p，方差是1/（p的平方）。5、正态分布：期望是u，方差是&的平方。6、X服从参数为p的0-1分布，则E（X）=p，d（X）=p（1-p）。

随机变量的期望是度量一个随机变量取值的集中位置或平均水平的最基本的数字特征，方差是表示随机变量取值的分散性的一个数字特征。 方差越大，说明随机变量的取值分布越不均匀，变化性越强，方差越小，说明随机变量的取值越趋近于均值，即期望值。期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同期望的平均值，需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的期望，期望值，也许与每一个结果都不相等。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量，概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望，即均值之间的偏离程度，统计中的方差，样本方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数，在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。随机变量的内容随机变量X 是一个映射，把随机试验的结果与实数建立起了一一对应的关系，而期望与方差是随机变量的两个重要的数字特征。随机变量表示随机现象，在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象中各种结果的实值函数，一切可能的样本点，例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等，都是随机变量的实例。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性，随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达，随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象，例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。

一、随机变量的期望分为离散情形和连续情形：1、离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。2、连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。二、离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)=E(X^2) - (EX)^2.(2)。（1）式是方差的离差表示法。（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。

期望可以理解为这个变量的平均值。是对随机变量本身客观价值的一种表现，因为随机无法确定，大家心里需要有个数，这个随机的因素到底围绕的哪条线变化，期望就是那条线方差则是另一种特征，他描述的是随机变量的波动性围绕着期望波动的大小，方差越大，说明这个事变数越大，容易偏离平均值很远。随机变量的期望假设某一超市出售的某种商品，每周的需求量X在10至30范围内等可能取值，该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值每周只进一次货若供大于求，则削价处理若供不应求，可从其他超市调拨假设某一超市出售的某种商品，每周的需求量X在10至30范围内等可能取值，该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值。

a=1-0.2-0.1-0.3=0.4EX=0*0.2+1*0.1+2*0.3+3*0.4=1.9x^2对应的概率分布为0、1、4、9P=0.2,0.1,0.3，0.4EX^2=0*0.2+1*0.1+4*0.3+9*0.4=4.9DX=EX^2-(EX)^2=4.9-1.9*1.9=1.29

你这个结果不显著但是结果是有参考价值的因为f=t方，你换为t检验也是一个结论的

对于二维连续变量的分布函数F(x，y)，一般应用其概率密度函数f(x，y)的定积分求解；对于非连续变量，需要分别累加求得【与一维随机变量的求法相仿】。∴本题中，当x∈(0,∞)、y∈(0，∞)时，分布函数F(x，y)=∫(-∞，x)du∫(-∞,y)f(u，v)dv=∫(0，x)du∫(-0，y)2e^(-2u-v)dv=∫(0，x)2e^(-2u)du∫(-0，y)e^(-v)dv=[1-e^(-2x)][1-e^(-y)]。当xu2209(0，∞)、yu2209(0，∞)时，分布函数F(x,y)=∫(-∞，0)du∫(-∞，0)f(u，v)dv=0。扩展资料：随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小。可以把概率密度看成是纵坐标，区间看成是横坐标，概率密度对区间的积分就是面积，而这个面积就是事件在这个区间发生的概率，所有面积的和为1。所以单独分析一个点的概率密度是没有任何意义的，它必须要有区间作为参考和对比。离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。参考资料来源：百度百科——二维随机变量

分别列出二组数据的平均数和方差的数学式子,进行对比容易得出结果. 数据,,,的平均数为,,,,的平均数,,,的方差故填,. 主要考查了求平均数和方差的方法.平均数为所有数据的和除以数据的个数;方差.

只要知道数据是什么样的格式，如何存放，得到这些应该很容易，数据一贴就出结果。 参考下下面的内容（可以直接全部复制到表格中使用，不包含ABCDEF项目，从表格的A1单元格开始复制即可，记得B列的公式要拉到底，A列是你的数据，但是百分比不明白...

方差贡献率。方差是指随机变量值与其期望值之差的平方的期望值，其累计百分比就是累计贡献率，两者一起是指方差贡献率。百分比是一种表达比例、比率或分数数值的方法。

单因素方差分析，又称为完全随机设计方差分析,如你设计不进行4个时间点测量，则应该用单因素方差分析；重复测量数据分差分析，故名思议，每个受试对象在不同时间点进行了重复测量，因此应该采用重复测量数据的方差分析，主要因为不同时间点测量数据不再相互独立，有背方差分析的7字决“独立、正态、方差齐”。SPSS里专门有重复测量方差分析的，也很简单哦。你的方差分析为2因素，其中一个为重复测量数据的方差分析。另请注意：不是不同时点测量就是重复测量方差分析，必须不同时点在同一受试对象监测指标，有的实验安排，时间点1处死一批动物监测指标，时间点2在处死一批动物等等，则不属于重复测量数据方差分析。

方差分解贡献率是评估一个多元回归模型中每个自变量对于解释因变量的变异程度的贡献程度的一种方法。方差分解贡献率越高说明该自变量对于解释因变量的变异量的贡献越大，而百分之零点几的方差分解贡献率则说明该自变量对于解释因变量的变异量的贡献非常小。因此，可以认为该自变量在该回归模型中的解释性能力较弱，对解释因变量的变异量的贡献较小。

相差一个自由度方差=平方和/自由度协方差与总回归平方和是同样的。