二、释难解惑

1.什么是方差分析法？

答方差分析法是通过对大量观察数据的分析，将因子水平（或交互作用）的变化所引起的试验结果间的差异（称为条件误差），与误差的波动所引起的试验结果的差异（称为试验误差）区分开来的一种数学方法，以及找出对考察的特性指标有显著影响的哪些因素.

2.方差分析法有哪些基本假设？

答正态性、等方差性、独立性.

3.方差分析法与F检验有何关系？

答（1）方差分析是检验几个总体的平均数来自同一正态总体的可信程度；而F检验法是检验两个总体的方差来自同一正态总体的可信程度，两者的出发点是不同的.

（2）在方差分析中，规定是第一样本作分子，是第二样本作分母，而F检验事先没有规定哪个样本作分子或分母，而是算出数值后，通常以数值大的那个作第一样本写为分子，这又是一重要差别.

（3）在方差分析中，当H0成立时，服从F分布；当H0不成立时，分布偏右.在F检验中，当H0成立时，两样本的方差比服从F分布；当H0不成立时，分布可能偏左也可能偏右.

4.回归分析与相关分析有何区别与联系？(https://www.daowen.com)

答相关关系是一种不确定性关系，它分为自变量与因变量加以考察.因变量一般取可以测量的随机变量，而自变量往往是可控制的普通变量.它表现为因变量的取值随自变量的变化而呈现一定的统计规律性.相关分析一般是研究随机变量与随机变量之间的相关关系的.

回归分析研究的是随机变量与非随机变量之间的相关关系.两者所使用的概念、理论和方法有所不同，得到的结果含义也不相同，但结果的形式却几乎一致.因此，从应用与计算角度看，两者没有必要加以严格区别.由于回归分析在数学处理上更为简便，因而不论自变量如何，都可当作非随机的普通变量看待，利用回归分析方法研究变量间的相关关系.

5.非线性回归的线性化过程是怎样进行的？关键是什么？

答在两个变量回归的条件下，一般常用倒数变换和对数变换，使具有某种曲线相关关系的两个变量化为线性相关关系.所处理的自变量与因变量的关系，可以是双曲函数、幂函数、指数函数和对数函数等.

正确选择曲线类型，是正确地进行变量转换的前提，是提高曲线回归精度的根本.由散点图的形状选择的线性化变换，往往不能一次选准，因此，不妨同时作几种曲线加以比较.

6.怎么区分所讨论的问题是方差分析还是回归分析？

答两者都是考察所研究的某一指标与试验因素的关系的.方差分析考察的是因素对指标的影响是否显著，而回归分析考察的是因素的取值与指标的取值存在什么样的相关关系.

因素分为属性的因素与数量的因素两大类，前者一般无数量大小而言，只是性质不同；后者则可在一定范围内取值.当所考虑问题的因素是属性的时候，问题属于方差分析的范畴；当所研究的问题是数量的时候，则属于回归分析的范畴.