1樓：蹦迪小王子啊
方差齊性又稱方差齊性、同方差性和方差一致性，被檢驗的各方差在給定顯著性水平在統計上沒有顯著性差異。
同方差性是經典線性回歸的重要假定之一，指總體回歸函式中的隨機誤差項（干擾項）在解釋變數條件下具有不變的方差。
計量經濟學中， 一組隨機變數具備同方差即指線性回歸的最小二乘法的殘值服從均值為0，方差為σ^2的正態分佈，即其干擾項必須服從隨機分布。與之相對應的異方差性則說明干擾項不滿足此均值為0，方差為σ^2的正態分佈。
擴充套件資料
在滿足上述要求的前提下，ols回歸式的統計量才能夠同時滿足不偏性unbaisedness和效率性efficiency。所推定出來的線性回歸式才能被稱為最好的不偏線性統計量。
等方差性條件下不偏性和ols斜率值的求證：
所有線性回歸式可以表現為矩陣(matrix)y=xβ+e 其中y為n*1, x為n*k, e為n*1。
根據ols， s=∑e^2=∑e'*e. foc β on s==> -2x'(y-βx)=0 ==> β=(x'x)^-1x'e=β+(x'x)^-1x'e
2樓：假面
方差齊性也稱同方差性，是總體回歸函式中的隨機誤差項（干擾項）在解釋變數條件下具有不變的方差。
計量經濟學中，一組隨機變數具備同方差即指線性回歸的最小二乘法的殘值服從均值為0，方差為σ^2的正態分佈，即其干擾項必須服從隨機分布。與之相對應的異方差性則說明干擾項不滿足此均值為0，方差為σ^2的正態分佈。
3樓：匿名使用者
方差齊性實際上是指要比較的兩組資料的分布是否一致,通俗的來說就是兩者是否適合比較.
這個方差齊性檢驗的意義是什麼？請高手指點
4樓：匿名使用者
你想一下，如果兩組資料，我們僅僅比較他們的平均數有什麼用呢？我們實際想做的是：這兩組資料所表達的意思相差有多遠，這不僅僅包括平均數，但是我們能做的，分析的有限，所以我們要保證各組資料是正態分佈，且方差齊性，想想正態分佈函式，就只有兩個引數，乙個是方差，乙個是平均數，如果在總體是正太分布的前提下，方差齊性，就只差檢驗平均數，如果平均數也差異不大，則我們可得知這兩組資料我表達的意思差異不顯著。
試想一下，兩組資料僅僅是平均數相等，而其他什麼都不確定，比如說方差差異顯著，那僅僅平均數相等能說明的問題有限
5樓：士多啤梨球
方差的意義在於反映了一組資料與其平均值的偏離程度。
方差齊性檢驗的原理：
除了對兩個研究總體的總體平均數的差異進行顯著性檢驗以外，我們還需要對兩個獨立樣本所屬總體的總體方差的差異進行顯著性檢驗，統計學上稱為方差齊性（相等）檢驗。
對兩個研究總體進行總體方差齊性的顯著性檢驗，同兩個總體平均數差異的顯著性檢驗的步驟一樣。首先提出兩個總體方差沒有差異的零假設，即，和備擇假設。然後從兩個研究總體中各抽取容量分別為兩個樣本，通過比較兩個樣本方差之間的差異，來推斷兩個總體方差之間的差異。
方差是衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是各個資料分別與其平均數之差的平方的和的平均數。
方差的特性在於：方差是和中心偏離的程度，用來衡量一批資料的波動大小（即這批資料偏離平均數的大小）並把它叫做這組資料的方差。 在樣本容量相同的情況下，方差越大，說明資料的波動越大，越不穩定。
標準差是方差的算術平方根，意義在於反映乙個資料集的離散程度。
6樓：匿名使用者
顧名思義，就是檢驗兩者方差是不是齊性的（齊性，就是一致的），保證兩者是來自同乙個整體
7樓：匿名使用者
是什麼：張厚粲統計學246頁下方有解釋應用：1在前面平均數的差異檢驗和後面的t，f檢驗，都會分為方差齊性和不齊性兩種情況來做，類似於高中做數學的引數條件1,a=b 2,a=/b.
2，spss中，做方差分析，檢驗會分兩行，一行齊性一行不齊性。這一部分我也掌握的不太好，要是有高人解答，勞煩通知我一下。謝啦。
方差齊性檢驗的意義
8樓：demon陌
方差齊性檢驗意義在於反映了一組資料與其平均值的偏離程度。方差齊性檢驗是方差分析的重要前提，是方差可加性原則應用的乙個條件。 方差齊性檢驗是對兩樣本方差是否相同進行的檢驗。
方差齊性檢驗和兩樣本平均數的差異性檢驗在假設檢驗的基本思想上是沒有什麼差異性的。只是所選擇的抽樣分布不一樣。方差齊性檢驗所選擇的抽樣分布為f分布。
在t檢驗和方差分析中，都需要滿足這一前提條件。在兩組和多組比較中，方差齊性的意思很容易理解，無非就是比較各組的方差大小，看看各組的方差是不是差不多大小，如果差別太大，就認為是方差不齊，或方差不等。
如果差別不大，就認為方差齊性或方差相等。當然，這種所謂的差別大或小，需要統計學的檢驗，所以就有了方差齊性檢驗。
9樓：龍聚緣客
方差齊性實際上是指要比較的兩組資料的分布是否一致t檢驗 只是用來比較兩組之間的差異
f檢驗 是用來比較多組之間的差異
方差齊性檢驗的原理：
除了對兩個研究總體的總體平均數的差異進行顯著性檢驗以外，我們還需要對兩個獨立樣本所屬總體的總體方差的差異進行顯著性檢驗，統計學上稱為方差齊性（相等）檢驗。
對兩個研究總體進行總體方差齊性的顯著性檢驗，同兩個總體平均數差異的顯著性檢驗的步驟一樣。首先提出兩個總體方差沒有差異的零假設，即，和備擇假設。然後從兩個研究總體中各抽取容量分別為兩個樣本，通過比較兩個樣本方差之間的差異，來推斷兩個總體方差之間的差異，
10樓：江漢習風
方差齊性檢驗是方差分析的重要前提，是方差可加性原則應用的乙個條件。
方差齊性檢驗是對兩樣本方差是否相同進行的檢驗。
方差齊性檢驗和兩樣本平均數的差異性檢驗在假設檢驗的基本思想上是沒有什麼差異性的。只是所選擇的抽樣分布不一樣。方差齊性檢驗所選擇的抽樣分布為f分布。
11樓：匿名使用者
方差齊性檢驗（homogeneity of variance test）是數理統計學中檢查不同樣本的總體方差是否相同的一種方法。其基本原理是先對總體的特徵作出某種假設，然後通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受作出推斷。常用方法有：
hartley檢驗、bartlett檢驗、修正的bartlett檢驗[1]。
12樓：匿名使用者
方差分析
如某克山病區測得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/l）如下： 患者：0.
84 1.05 1.20 1.
20 1.39 1.53 1.
67 1.80 1.87 2.
07 2.11 健康人：0.
54 0.64 0.64 0.
75 0.76 0.81 1.
16 1.20 1.34 1.
35 1.48 1.56 1.
87 問該地克山病患者與健康人的血磷值是否不同？
首先：假設他們血磷值是相同的，是來自同一總體的（均值相等，方差相等）完全隨機案例，再用結論來推翻還是承認這個假設。
其次：由於暫時假定他們來自同一分布，所以可以將總離差平方和分解成各個部分離差平方和。
第三：由於f分布要求的是分子和分母卡方分布 ，也就是變數x要服從正態分佈，所以要對資料進行正態性檢驗。如果資料不符合或不近似服從正態性要求，則f分布的公式不成立。
第四：計算f值，與臨界值比較，大於臨界值，說明不該發生的事情確發生了，推翻原假設:他們血磷值是相同的,是來自同一總體的完全隨機案例不成立。
方差齊性檢驗和兩樣本平均數的差異性檢驗在假設檢驗的基本思想上是沒有什麼差異性的。
13樓：匿名使用者
簡言之方差齊性就是看兩組比較資料分布是否一致，是否適合比較，是否對檢驗目的有作用。★方差齊性是作方差分析的基礎
舉例：1，判斷高血壓的藥物哪個有效。 「卡托利普組」和「尼莫地平組」這兩組藥物方差相等（差別不大）可以比較
2，判斷血清膽固醇含量的平均水準。 「正常組」和「病人組」方差不齊，不能直接用兩組資料去確定平均水準
用ecel進行兩組樣本的方差齊性分析f檢驗
你算錯了，根據你的資料算出來f值應該是4.01，f臨界值大概在2點多，是遠遠大於臨界值的，p為0.000176 0.05，在95 置信區間是有顯著性差異的 判斷兩份樣本是否來自同一總體應該用雙側檢驗，excel的f檢驗只有單側 也就是單尾檢驗 至於他的f值小於1，是因為excel不能判斷兩個方差哪個...
為什麼樣本方差的分母是n，為什麼樣本方差的分母是 n
其實很容易理解，下面給出推理過程。滿意請採納，謝謝！計量經濟學中的樣本方差的分母為什麼是n 1，而不是n呢？樣本方差中的n是選取的個體數量，但方差是變數與樣本均值差的平方和的均值，版 是統計一種 數量差 的權概念，有兩個數能產生乙個 數量差 有三個數能產生兩個 數量差 選取總體的n個數是 數量差 的...
什麼是中位數，眾數，平均數，方差
平均數 是求一組資料的算術平均數.平均數是反映一組資料平均水平的特徵數.平均數與一組資料裡的每乙個資料都有關係,平均數具有唯一性.眾數 是一組資料中出現次數最多的數叫做這組資料的眾數.一組資料的眾數可以是乙個或多個.眾數著眼於對資料出現次數的分析,眾數是描述一組資料集中趨勢的統計量,不具有唯一性.中...