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双因子方差分析
- 有A，B两个因素，因素A有r个水平，B有s个水平，对于A，B每一个组合(Ai,Bj)都进行t次试验，得到结果
因素B因素A B1 B2 … Bs A1 X111, X112,…,X11t X121, X122,…,X12t … X1s1, X1s2,…,X1st A2 X211, X212,…, X21t X221, X222,…, X22t … X2s1,X2s2,…, X2st … … … … Ar Xr11, Xr12,…, Xr1t Xr21, Xr22,…, Xr2t … Xrs1, Xrs2,…, Xrst
假设：
且相互独立
，其中，
是水平Ai的效应，
是水平Bj的效应，
称为水平Ai和Bj的交互效应。
，
原假设：
，
，
现构造了3个F统计量来分别检验假设（略）
定义：Anova_Twice (Y:array,alpha:Real):array;
说明：在1-alpha的置信水平下，进行双因子方差分析，假设每一种情况都服从一个正态分布，且方差相等，数据独立，判断各水平的均值是否显著相等
参数：
Y：数据矩阵，为二维数组类型，每rep行，每一列表示一个交叉项
Alpha：显著性水平，实数或整数，在01之间
Rep：每一个交叉项，做rep次试验，rep=1时，没有交叉效应为0的假设