лабораторная матлаб. Лабораторная работа 6. Лабораторная работа 6 дисперсионный анализ вариант 7 Содержание Индивидуальное задание 3 Выполнение работы 5

• Название: Лабораторная работа 6 дисперсионный анализ вариант 7 Содержание Индивидуальное задание 3 Выполнение работы 5
• Анкор: лабораторная матлаб
• Дата: 23.03.2023
• Размер: 92.5 Kb.
• Имя файла: Лабораторная работа 6.docx
• Тип: Лабораторная работа; #1010991

Лабораторная работа № 6

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Вариант № 7

Содержание

Индивидуальное задание 3

Выполнение работы 5

Выполнение задания 1 5

Выполнение задания 2 8

Индивидуальное задание

Задание 1. Дано n измерений одной и той же случайной величины в двух выборках. Считая, что экспериментальные данные получены для двух уровней некоторого фактора А, провести 1-факторый дисперсионный анализ.





Задание 2. Дана матрица измерений одной и той же случайной величины при совместном действии двух факторов А и В, провести 2-факторый анализ

Выполнение работы

Выполнение задания 1

Выберем уровень значимости. Функция anova1 возвращает критический уровень значимости, если он выше заданного, то 0-гипотезу нужно принять, иначе – отвергнуть.

clc;

clear all;

close all;

q=0.01;

X=[ -2.0580 0.4862 -2.5132 -0.6944 -1.8827 -2.3491 -2.0423 -0.8033 0.3473....

-0.2322 2.1282 -0.4908 -3.0351 0.0195 0.1427 0.6331 0.9997 2.5562 ....

-1.0956 0.5216 -0.0264 -1.1605 4.2726 -0.5152 -2.8191 3.5402 0.6511....

-2.2381 1.2407 2.5396;....

-1.7921 0.2704 -0.2781 -2.3268 2.3674 -0.0309 1.0724 -1.4329 -1.3111....

0.6287 0.2136 3.6964 -0.5502 4.4251 3.0171 -3.8902 -3.3611 -1.1471....

-0.3716 0.0179 1.6739 -1.4445 -1.4430 -0.4024 -0.0409 0.5578 2.1166....

1.2433 -3.5012 1.3947 ]';

X

p=anova1(X)

if p>=q

fprintf('Фактор влияет незначимо');

else

fprintf('Фактор влияет значимо');

end;

Результат:



По умолчанию функция anova1 возвращает таблицу статистических характеристик и график данных. На графике показаны границы данных по каждому столбцу и, их средние, а также 25% и 75% квантили.

Выполнение задания 2

Входными данными являются матрица X и различные параметры настройки.

В результате получаем критические значения p, которые сравниваем с заданным уровнем значимости q. Превышение p над q свидетельствует о незначимом влиянии фактора.

clc;

clear all;

close all;

%Уровень значимости

q=0.1;

X=[

-4.5556 2.0893 10.1149 -8.8066

5.1436 10.3695 8.3634 1.5227

3.0681 -5.2227 15.1008 5.7934

20.4822 -5.2149 5.2710 -1.3036

-0.7511 -0.0118 -4.7299 -2.9990

24.1255 1.7954 0.5067 1.6402

17.0853 4.7889 -22.4902 0.2524

-17.4508 12.5829 6.7329 -7.5727

-14.8054 8.2167 3.1695 14.9255

-3.7353 -15.5062 -3.9110 6.4091

0.1418 8.9735 -4.5471 14.8094];

[k,m]=size(X);

fprintf('Критический уровень значимости = %2.2f\n',q);

p=anova2(X,1,'off')

if p(1)>=q

fprintf('Столбцы различаются незначимо:Фактор В не влияет\n');

else

fprintf('Столбцы различаются незначимо:Фактор В влияет\n');

end;

if p(2)>=q

fprintf('Строки различаются незначимо:Фактор А не влияет\n');

else

fprintf('Строки различаются незначимо:Фактор А влияет\n');

end;

Результат