本节内容:

1:方差分析的原理

2:单因数方差分析 、双因数分析

3:交互项

一:方差分析是原理

方差分析原理

对总体均值的假设检验,有三种情况:
1、总体均值与某个常数进行比较;
2、两个总体均值之间的比较;
3、两个以上总体均值之间的比较;

对于前两种情况,用Z分布和T分布就能快速得到假设检验结果。如果比较的总体大于三个,继续用它们也能够得到比较结果,只是需要两两比较,耗时耗力。

这种情况下,使用方差分析能够一次性比较两个及两个以上的总体均值,看看它们之间是否有显著性差异。

常用的方差分析方法包括:单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、多元方差分析、重复测量方差分析、方差成分分析等。

分类为3种以上 :采用方差分析判断显著性
原假设就是:X1 = X2 = X3 之间无显著性

二、单因数方差分析 、双因数分析

2.1 单因数方差分析

cre = read.csv("creditcard_exp.csv",stringsAsFactors = F)
cre = na.omit(cre) cre$edu = as.factor(cre$edu_class)
boxplot(avg_exp~edu_class,data=cre)
anova(lm(avg_exp~edu_class,data=cre))

##这里分析的数据是creditcard_exp.csv信用卡消费

##edu_class是学历等级

##先做下箱线图可以大致的看下是否相关

2.2 多因数相关关系

比如将信用卡消费表,将年龄和学历一起进行相关

三、交互项

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