【摘 要】
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在实际问题中,往往需要分析多重因素对实验结果的影响,方差分析是解决此类问题的一个重要工具。然而,对于方差分析的理论目前集中在单因素方差分析和两因素方差分析。为此,基于两因素方差分析模型给出带有交互效应的四因素方差分析模型的理论推导,并应用其来分析地域、性别、吸烟、离子辐射对癌症患病风险的影响。本文在两因素方差分析模型基础上给出了具有交互作用的四因素方差分析模型的理论推导,并将其应用到具体实例中。在应用多因素方差分析模型时,可以通过对数据做变换来达到正态性、方差齐性的要求。对癌症发病率数据的方差分析结果表明
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在实际问题中,往往需要分析多重因素对实验结果的影响,方差分析是解决此类问题的一个重要工具。然而,对于方差分析的理论目前集中在单因素方差分析和两因素方差分析。为此,基于两因素方差分析模型给出带有交互效应的四因素方差分析模型的理论推导,并应用其来分析地域、性别、吸烟、离子辐射对癌症患病风险的影响。本文在两因素方差分析模型基础上给出了具有交互作用的四因素方差分析模型的理论推导,并将其应用到具体实例中。在应用多因素方差分析模型时,可以通过对数据做变换来达到正态性、方差齐性的要求。对癌症发病率数据的方差分析结果表明
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