最小顯著差數法名詞解釋（最小顯著極差法名詞解釋）
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SSR的數理統(tǒng)計
1、SSR是在數學中常見的一種模型，它代表的是簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling）的縮寫。在統(tǒng)計學中，簡單隨機抽樣是一種重要的樣本抽取方式，它是指從總體中隨機地抽取一定數量的樣本，以便全面地反映總體情況。
2、SSR（regression sum of squares）為回歸平方和，SSE（error sum of squares）為殘差平方和。回歸平方和ESS是總偏差平方和（總離差平方和）TSS與殘差平方和之差RSS，ESS= TSS-RSS。
3、簡稱SSR。所以 所以對于模型來講肯定是能用回歸直線解釋的變差部分越大越好，也就是說明SSR占SST的比例越大，解釋越多，同時也可以說明直線擬合的越好，所以我們引出一個指標R方，回歸平方和占總平方和的比例，即為R方。
4、Duncans新復極差SSR值表中的數據是通過統(tǒng)計學方法計算得出的。具體計算思路如下： 先確定顯著性水平α，一般取0.05或0.01。這決定了所查找的臨界值對應的顯著性水平。 確定自由度v1和v2。
5、ssr服從卡方分布的原因在于，它是一種線性回歸模型的統(tǒng)計量，而線性回歸模型的擬合程度與卡方檢驗密切相關。
方差分析的最小顯著差異法是什么意思?
LSD是統(tǒng)計中方差分析后的比較分析，即t檢驗（成對平均差分檢驗）。經方差分析，如果三所學校之間存在差異，則可利用LSD進一步了解兩所學校之間是否存在顯著差異。這是一種比較粗糙的測試方法，容易導致無顯著差異。
LSD是指最小顯著差異，它是統(tǒng)計學里的一種方法，用來測試多組數據是否具有顯著差異。在分析方差（ANOVA）中，如果F值顯著，則需要進行事后檢驗，以確定哪些組之間存在統(tǒng)計上顯著的差異。
LSD（最小顯著差異法）是由費希爾提出，用t檢驗完成各組均值間的配對比較的方法，在許多數學軟件（例如SPSS、Matlab等）中都包含這一種方法。
什么是最小顯著差法
最小顯著差數法 (least significant difference)簡稱 LSD法，實質上是t測驗。
LSD（最小顯著差異法）是由費希爾提出，用t檢驗完成各組均值間的配對比較的方法，在許多數學軟件（例如SPSS、Matlab等）中都包含這一種方法。
LSD是指最小顯著差異，它是統(tǒng)計學里的一種方法，用來測試多組數據是否具有顯著差異。在分析方差（ANOVA）中，如果F值顯著，則需要進行事后檢驗，以確定哪些組之間存在統(tǒng)計上顯著的差異。
最小顯著差數法，簡稱LSD法，實質上是t測驗。其程序是：在處理間的F測驗為顯著的前提下，計算出顯著水平為α的最小顯著差數，任何兩個平均數的差數如其絕對值大于等于，即為在α水平上顯著。反之則為不顯著。
LSD是統(tǒng)計中方差分析后的比較分析，即t檢驗（成對平均差分檢驗）。經方差分析，如果三所學校之間存在差異，則可利用LSD進一步了解兩所學校之間是否存在顯著差異。這是一種比較粗糙的測試方法，容易導致無顯著差異。
最小顯著差數法(leastsignificantdifference)簡稱LSD法，實質上是t測驗。程序：處理間F測驗顯著的前提下，計算出顯著水平為α的最小顯著差數LSDα，任何兩個平均數的差數，如其絕對值≥LSDα，即為在α水平上顯著。
