本文主要是介绍MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】协方差分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
前言
算法原理
什么是协方差
协方差分析的基本思想
协方差分析的理论假设
协方差分析的数学模型
协方差分析的基本假定
编辑 协方差分析的步骤
算法步骤
SPSSAU
协方差分析
1、背景
2、理论
3、操作
4、SPSSAU输出结果
5、文字分析
6、剖析
疑难解惑
均方平方和类型？
事后多重比较的类型选择说明？
事后多重比较与‘单独进行事后多重比较’结果不一致？
边际估计均值EMMEANS是什么？
关于方差分析时的效应量?
SPSS
一、问题与数据
二、对问题的分析
三、SPSS操作
四、结果解释
结论
应用案例
前言
协方差分析亦称“共变量（数）分析”。方差分析的引申和扩大。基本原理是将线性回归与方差分析结合起来，调整各组平均数和 F 检验的实验误差项，检验两个或多个调整平均数有无显著差异，以便控制在实验中影响实验效应（因变量）而无法人为控制的协变量（与因变量有密切回归关系的变量）在方差分析中的影响。例如，在研究某种教学方法（实验变量）对学业成绩（实验效应）的影响时，被试的原有知识基础同时影响学业成绩，但往往在实验中难以选取具备相同知识基础的被试参加实验，可用协方差分析从学业成绩的总变异中将归因于被试知识基础差异的部分划分出去，便于确切地分析教学方法对学业成绩的影响，其中被试的知识基础就是协变量。
算法原理
协方差分析是一种统计方法，它将线性回归与方差分析结合起来，用于检验两个或多个修正均数间有无差别。这种方法特别适用于当存在一个或多个协变量（即与因变量有密切回归关系的变量）时，这些协变量在实验中可能影响实验效应，但无法人为控制。协方差分析通过调整各组平均数和F检验的实验误差项，来检验两个或多个调整平均数有无显著差异，以便控制在实验中影响实验效应而无法人为控制的协变量在方差分析中的影响。
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