【数学建模】双因素方差分析——MATLAB实现（非anova和anova）

最新推荐文章于 2025-07-20 11:08:55 发布

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#Matlab #数学建模 #方差分析

该博客详细介绍了如何使用MATLAB进行双因素方差分析，分别展示了非ANOVA和ANOVA两种不同的实现方式，并提供了相应的运行结果。通过对比，帮助读者理解这两种方法在数学建模中的应用。

function bivariate_analysis_of_variance()
%双因素方差分析
clc,clear
x0=[14,10 11,11 13,9 10,12
    9,7 10,8 7,11 6,10
    5,11 13,14 12,13 14,10];%测试样例
r=3;s=4;k=2;n=r*s*k;%A因素3个水平，B因素4个水平
s1=0;%用于计算总的平方和
for i=1:r
    for j=1:s*k
        s1=s1+x0(i,j)^2;
    end
end
s2=0;%用于计算和平方
for i=1:r
    for j=1:k*s
        s2=s2+x0(i,j);
    end
end
s2=s2^2/n;
s3=0;%忽略k的影响，平方和
for i=1:r
    for j=1:s
        x3(i,j)=x0(i,2*j-1)+x0(i,2*j);
        s3=s3+x3(i,j)^2;
    end
end
ST=s1-s2;%ST
sa=zeros(r,1);%用于计算SA
for i=1:r
    for j=1:s
        sa(i)=sa(i)+x3(i,j);
    end
end
SA=0;%SA，A因子平方和
for i=1:r
    SA=SA+sa(i)^2;
end
SA=SA/k/s-s2;
SAJ=SA/(r-1);%A因素均方和
sb=zeros(1,s);%用于计算SB
for j=1:s
    for i=1:r
        sb(j)=sb(j)+x3(i,j);
    end
end
SB=0;%SB，B因子的平方和
for j=1:s
    SB=SB+sb(j)^2;
end
SB=SB/r/k-s2;
SBJ=SB/(s-1);%B因子的均方和
SAB=s3/2-s2-SA-SB;%A*B的平方和
SABJ=SAB/(r-1)/(s-1);%A*B的均方和
SE=ST-SA-SB-SAB;%误差的平方和
SEJ=SE/r/s/(k-1);%误差的均方和
S=SA+SB+SAB+SE;%总和

FA=SAJ/SEJ;%A因子的F值
FB=SBJ/SEJ;