众文网1.方差分析在数学建模中的作用论文从哪几个方面写
首先是解题的基本思想，好的模型是成功的一半，也是获奖的必要条件。这里的好模型主要体现在模型的思想很贴切的解决了问题，敏感性分析、误差分析都很到位，并不是解出最终答案就算好的模型，甚至最终答案正确与否也不重要。
其次就开头的Summary总结，建模比赛前几轮老师只关注Summary，因为summary里信息丰富，废话少。因此summary一定要写出彩，避其缺点，有时甚至出现模型解不出答案，就因为summary写得好，最后却得一二等奖的。
最后是创新点，也就是说在借用现有方法的基础上，改进模型使之更适合题目。只借用方法却没自己的特点或改进，与抄袭无异。
2.多样本均数的方差分析的结果在论文中怎么用表格表示
方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA），又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
(1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。
(2) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。
组内SSw、组间SSb除以各自的自由度（组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数），得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw（远远大于）。
MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
3.方差分析对数据有什么要求
方差分析的应用条件
应用方差分析对资料进行统计推断之前应注意其使用条件，包括：
1、可比性。若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。
2、正态性。即偏态分布资料不适用方差分析。对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析。
3、方差齐性。即若组间方差不齐则不适用方差分析。多个方差的齐性检验可用Bartlett法，它用卡方值作为检验统计量，结果判断需查阅卡方界值表。
4.数据统计中的方差分析
这个使用一般线性模型统计，不过你还需要有一个因变量（比如学习成绩），如果有成绩数据，那么你的就是一个两因素3*6的问题了（努力程度3水平，动机6水平），那么你研究的问题就成为了：学习动机和努力对于学生学习成绩的影响，然后你也可以重点放在努力程度和学习动机交互作用上.一般线性模型的统计在我给你的教材第八章有介绍，如果没成绩数据，只有两个变量没有因变量是很怪异的事情，从你的设计中可以看出，你是把努力和动机作为两个因变量，如果其中一个是因变量，那就不必要划分维度（即水平了）.而且研究学习动机强度对学生努力程度的影响也不合适吧.对于努力或者动机的研究通常用学习成绩作为因变量.不过如果确实只有这两组数据，那么就只能用描述统计，两者在人数上的相关性了；另一方面可以把努力程度作为一个控制变量，用One-Way ANOVA过程（不使用T检验是因为努力程度分为三个水平）分别分析动机的6个因子的得分在不同努力的学生中是否有差异，当然这样统计只需要满足这六个因子属于独立因素.One-Way ANOVA过程在教程中也用，跟着做就行，不过统计背后的原理我就说不清了，自己看书，spss只是软件而已 补充：用one way anova只能选取一个因变量，是把努力程度作为一个控制变量自变量，动机分成六个因子，所以做单因素方差分析，必须满足六个因子独立.不过我不明白为何要想到用多元回归分析，回归分析我不大懂，似乎是用来分析一个数据模型的符号程度.但是你有某个数据的模型假设吗，你想要证明的是什么？研究的假设……学习动机的研究我也做过，不过通常因子分析通常是用来验证一个量表的结构效度，当然这需要你的测量有一个构念.直接用计算机得到的因子作为量表的结构还是不合适吧。
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