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1、双因子方差分析: 得率 与 浓度 , 温度来源 自由度SS MS F P浓度244.33322.16674.09 0.044温度311.5003.83330.710.566交互作用 6 27.000 4.5000 0.83 0.568误差1265.0005.4167合计23147.833S = 2.327 R-Sq = 56.03% R-Sq (调整) = 15.73%平均值(基于合并标准差)的单组 95% 置信区间浓度 平均值 +-211.25(*)48.50 (*)611.50(*)+-8.010.012.014.0平均值(基于合并标准差)的单组 95% 置信区间温度 平均值-+109.3
2、333 (*)24 11.1667(*)38 10.8333(*)52 10.3333(*)7.59.010.512.0回归分析 : x 与 y回归方程为x = - 1.11 + 0.0795 y自变量 系数 系数标准误 T P常量 -1.107940.03799 -29.16 0.000y 0.079474 0.001804 44.05 0.000= 99.7%S = 0.0165387 R-Sq = 99.7% R-Sq方差分析来源 自由度SS MS F P回归1 0.53078 0.53078 1940.48 0.000残差误差5 0.00137 0.00027合计6 0.53214观测
3、值的聚类分析: 热量 , 咖啡因 , 钠 , 价格Euclidean 距离 , 最短距法合并步骤已合并 的聚类新聚步骤聚类数 相似性水平距离水平号类号11598.25133.62355155221497.54075.09614134231397.08606.0382242341295.98768.3144696251195.111110.13061101261094.462611.4743616637994.083012.2609811828894.069312.289428259793.847312.7495565510692.093516.3835232611591.623117.3583
4、2521112491.333017.9594121412213389.803921.127921221314287.904725.06352721415174.658652.511712116新聚类号中的观测值个数最终分割聚类数 1观测值 到质心的 到质心的个数 类内平方和平均距离最大距离聚类 11655868.0 48.8008 120.233树状图11051010374.66 -83.11性似相91.5574121619655值1183142 o100.00判别分析 : 类别 与 X1, X2, X3, X4, X5, X6减去组平均值之后，X1 与其他预测变量高度相关。减去组平均值之后，
5、X2 与其他预测变量高度相关。响应的响应的线性判别法: 类别预测变量 : X1, X2, X3, X4, X5, X6组 123计数 555分类摘要实际组置入组1231 5002 0503 005合计N555正确N555比率 1.000 1.000 1.000正确比率 = 1.000N = 15正确 N = 15组之间的平方距离1 231 0.000 128.665 22.8772 128.665 0.000 247.6383 22.877 247.638 0.000组的线性判别函数123-4373.7 -5024.1 -4088.2常X1 -99.5X2 107.3X35.5X4 28.8X510.2X6 147.4-116.7 -90.6120.099.716.12.336.425.711.19.7160.8 140.6