『壹』 在统计学中，方差分析表如何填
方差分析表填的方法如下：
表格中通常列出方差来源、变差平方和、自由度、方差估计值、方差比、统计量F临界值、显著性检验标记符等，只要通过实验测出以上数据即可填表。
自由度，在统计学中指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。
通常df=n-k。其中n为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。
方差（variance)，在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据是离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
(1)各股票方差分析扩展阅读：
为了便于进行数据分析和统计判断，按照方差分析的过程，将有关步骤的计算数据。
例如差异来源、离差平方和、自由度、均方和F检验值等指标数值逐一列出，以方便检查和分析的统计分析表。
一般的统计软件给出的方差分析表的形式。运用Excel的“分析工具库”中的“方差分析：单因素方差分析”工具，进行方差分析，由Excel输出的“单因素方差分析表”。
『贰』 方差分析F值 是什么意思
方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。 又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
F值是两个均方的比值[效应项/误差项]，不可能出现负值。F值越大[与给定显著水平的标准F值相比较]说明处理之间效果[差异]越明显，误差项越小说明试验精度越高。
（当且仅当X取常数值E（X）时的概率为1时，D（X）=0。）
注：不能得出X恒等于常数，当x是连续的时候X可以在任意有限个点取不等于常数c的值。
『叁』 单因素方差分析表anova表怎么看
校正模型
指包括通过方差分析拟合的模型整体是否显著，也就是方差分析整体是否显著的判断。从其sig值可以看出 方差整体显著。主要是因为你图中这个方差分析就一个自变量，所以校正模型和brand这个自变量的影响是一样，即校正模型显著、brand这个因素也显著。如果再多一个自变量的话，此时校正模型就会与每个自变量的影响参数是不同的，就会出现有可能校正模型显著，而其中某个自变量不显著的情况
截距
是在假设不存在自变量的情况下，该因变量的基本情况参数，比如你这里分析的是品牌对口感评分的影响，而截距就表示不存在品牌因素的情况下的口感基本评分。有点类似于需求中的基本需求和刺激后的需求。实际分析中，很多时候直接忽略它就好。
Brand
这一项就是分析你研究的品牌因素对口感评分的影响了，从sig值可以看出，品牌因素有显著影响。
误差
是指除开品牌之外 没有包括在研究内的各种未知因素对口感评分的影响
3型平方和
是指计算方差的一种理论方法，是最通用的，具体意义可以参看统计学教材，比较复杂，实际应用中可以忽略它
F就是方差值，
它对应的后面sig值 是判断方差是否有效的参数，所以实际中 主要看F对应的sig值即可，sig小于0.05，说明有显著影响，sig大于0.05 说明没有显著影响
『肆』 什么是方差分析，简述方差分析的基本步骤
方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法.它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响.
单因素方差分析基本思想：数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和,组内误差只包含随机误差.组间误差包含随机误差和系统误差,系统误差即为因素不同水平造成的误差,如果因素的不同水平对数据没有影响,系统误差为0,组间误差与组内误差经过自由度平均后的数值相比接近于1,反之,如果因素的不同水平对数据有影响,这个比值就会大于1,当它大到某种程度时,就可以说不同水平之间存在着显著差异,也就是自变量对因变量有显著影响
『伍』 单变量方差分析(One-Way ANOVA)得到的表中F值、P值分别什么意思
F是组间均方(MS组间）和组内均方（MS组内）的比值，这个比值越大说明相对组间的差异越大。F在方差分析中是检验统计量，将统计量F的值与给定的临界值的F进行比较，从而做出决策。
P是经过计算得到的检验统计量F的置信区间，只有当给定的临界值的数值小于P值，这个决策才是可取的。
(5)各股票方差分析扩展阅读
单因素方差分析基本步骤 ：
1、提出原假设：H0——无差异；H1——有显著差异
2、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F统计量，即F值检验。
3、计算检验统计量的观测值和概率P值：该步骤的目的就是计算检验统计量的观测值和相应的概率P值。
4、给定显著性水平，并作出决策
『陆』 股票投资结构分析研究什么内容
投资结构分析、回收率和风险 投资有各种机会:国家的公债、银行存款、股票、实物和不动产等。每种投资机会都各有利弊。由于资金有限,不可能利用所有的投资机会。为了取得高效益,投资应当有一个合理的结构,因此有必要对投资结构进行分析。 现代投资结构分析理论认为,投资的决定因素有两个:一是投资回收率;二是伴随投资的风险。 回收率R=(期末价值一期初价值)、期初价值。很多投资都会引起现金流(如股票的股息和红利所得等),这在回收率公式中必须有所反映,故回收率R=(期末价值一期初价值+现金流)*期初价值。但是,投资回收往往是不确定的,因此采用期望回收率即平均回收率为宜。期望回收率二艺(回收的概率)(可能的回收率),即ER=艺(Pi)(Ri)。若存在通货膨胀,回收率应该用除以(1+f)的方法来调整,f是通货膨胀率。 风险被认为是由投资回收的不确定性所致。很明显,不确定性越大,回收的离散越大,风险也就越大。风险的具体度量是回收率分布的方差或方差的平方根—标准偏差。
『柒』 excel里的数据分析相关性，方差分析的各个指标是什么含义
我想你的第一个表里面的东西什么含义不用我说了吧？下面我来说说第二个表--方差分析
SS代表离均差平方和，组间SS反映各组数据的差异性，其值等于两列各自和的平方除以各自列内数据个数的和，再减去两列的总和的平方除以总个数，比如你上面930*930/18+897*897/18-(930+897)*(930+897)/36=29.866；组内SS反映组内数据的变异情况，其值等于总SS-组间SS;总SS的算法是两列中每个数据的平方和减去两列数据的总和的平方除以两列数据的总个数；
df叫做自由度，组间df=列数-1，组内df=数据个数-列数
MS代表均方，这可以代替离均差平方和以消除各组内数据个数不同产生的影响，其值=SS/df
F值是组间均方除以组内均方得到，F值与1比较若接近1，说明组间的差异不具有统计学意义，若F远大于1，说明组间差异具备统计学意义（F值越大代表两组数据越不相关）
F crit是一个特定值，这个值可以通过查阅F界值表得到，一旦你的组数和组内数据个数确定，F crit值也就一定了（所谓特定值就这个意思）
P-VALUE检验假设成立条件下F值大于F crit的概率，不懂可以去学统计学的F检验
『捌』 求A、B两股票标准差和协方差，要有计算步骤
1、求A、B两股票标准差和协方差，要有计算步骤如下图：
2、标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。
3、协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。
『玖』 方差分析的分类举例
1、单因素方差分析：
是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。
例如，分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响，考察地区差异是否影响妇女的生育率，研究学历对工资收入的影响等。这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。
单因素方差分析的第一步是明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是农作物产量、妇女生育率、工资收入；控制变量分别为施肥量、地区、学历。
单因素方差分析的第二步是剖析观测变量的方差。方差分析认为：观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。据此，单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分，用数学形式表述为：SST=SSA+SSE。
单因素方差分析的第三步是通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。
单因素方差分析基本步骤：
提出原假设；选择检验统计量；计算检验统计量的观测值和概率P值；给定显著性水平，并作出决策。
2、双因素方差分析
双因素方差分析（Double factor variance analysis) 有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。
例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；否则，就是无交互作用的背景。这里介绍无交互作用的双因素方差分析。
双因素方差分析的基本思想：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
3、多因素方差分析
多因素方差分析实质也采用了统计推断的方法，其基本步骤与假设检验完全一致 。
（1）提出原假设
多因素方差分析的第一步是明确观测变量和若干个控制变量，并在此基础上提出原假设。
多因素方差分析的原假设是：各控制变量不同水平下观测变量各总体的均值无显著性差异，控制变量各效应和交互作用效应同时为0，即控制变量和它们的交互作用没有对观测变量产生显著影响。
（2）观测变量方差的分解
在多因素方差分析中，观测变量取值的变动会受到三个方面的影响：第一，控制变量独立作用的影响，指单个控制变量独立作用对观测变量的影响；第二，控制变量交互作用的影响，指多个控制变量相互搭配后对观测变量产生的影响；
第三，随机因素的影响，主要指抽样误差带来的影响。基于上述原则，多因素方差分析将观测变量的总变差分解为(以两个控制变量为例)：SST=SSA+SSB+SSAB+SSE。
其中，SST为观测变量的总变差；SSA、SSB分别为控制变量A、B独立作用引起的变差；SSAB为控制变量A、B两两交互作用引起的变差；SSE为随机因素引起的变差。通常称SSA+SSB+SSAB为主效应，SSAB为N向(N-WAY)交互效应，SSE为剩余。
（3）比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，计算检验统计量的观测值和相伴概率P值
多因素方差分析的第三步是通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量以及控制变量的交互作用是否给观测变量带来了显著影响。
容易理解，在观测变量总离差平方和中，如果SSA所占比例较大，则说明控制变量A是引起观测变量变动的主要因素之一，观测变量的变动可以部分地由控制变量A来解释；反之，如果SSA所占比例较小，则说明控制变量A不是引起观测变量变动的主要因素，观测变量的变动无法通过控制变量A来解释。对SSB和SSAB同理。
在多因素方差分析中，控制变量可以进一步划分为固定效应和随机效应两种类型。其中，固定效应通常指控制变量的各个水平是可以严格控制的，它们给观测变量带来的影响是固定的；随机效应是指控制变量的各个水平无法作严格的控制，它们给观测变量带来的影响是随机的。一般来说，区分固定效应和随机效应比较困难。
由于这两种效应的存在，多因素方差分析模型也有固定效应模型和随机效应模型之分。这两种模型分解观测变量变差的方式是完全相同的，主要差别体现在检验统计量的构造方面。多因素方差分析采用的检验统计量仍为F统计量。如果有A、B两个控制变量，通常对应三个F检验统计量。
4．给定显著性水平，并做出决策
给定显著性水平，与检验统计量的相伴概率P值作比较。在固定效应模式中，如果FA的相伴概率P值小于或等于给定的显著性水平，则应拒绝原假设，认为控制变量A不同水平下观测变量各总体均值有显著差异，控制变量A的各个效应不同时为0，控制变量A的不同水平对观测变量产生了显著影响；
相反，如果FA的相伴概率P值大于给定的显著性水平，则不应拒绝原假设，认为控制变量A不同水平下观测变量各总体均值无显著差异，控制变量A的各个效应同时为0，控制变量A的不同水平对观测变量没有产生显著影响。对控制变量B和A、B交互作用的推断同理。在随机模型中，应首先对A、B的交互作用是否显著进行推断，然后再分别依次对A、B的效应进行检验。