系列文章目录
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文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- 一、数据方差分析原理
- 二、数据方差分析在机器人领域的应用
- 1、单因素方差分析（One-Way ANOVA）
- 2、双因素方差分析（Two-Way ANOVA）
- 3、多因素方差分析（Factorial ANOVA）
- 4、重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）
- 三、方差分析的步骤
- 1、建立假设
- 2、计算组间和组内平方和（SS）
- 3、计算组间和组内均方（MS）
- 4、计算统计量F
- 5、查方差分布表计算P值
- 6、分析数据结果
- 四、C++实现方差分析
- 1、oneWayANOVA的C++实现方差分析
- 2、Two-Way ANOVA的C++实现方差分析
- 3、Factorial ANOVA的C++实现方差分析
- 4、Repeated Measures ANOVA的C++实现方差分析
- 验证平台
- 参考链接
前言
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对方差分析做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章
提示：以下是本篇文章正文内容
一、数据方差分析原理
通过分析各变量的主效应（main effect）和交互效应（interaction effect），从而发现因变量（dependent variable）的变异源。另外，通过配合使用多重比较的检验方法，其也常用于比较不同处理导致的因变量的差异。
二、数据方差分析在机器人领域的应用
1、单因素方差分析（One-Way ANOVA）
用于检验一个因素对响应变量的影响。例如，比较不同药物对治疗效果的影响。
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