三因素方差分析_详解方差分析表(ANOVA)(一) —— 线性回归与矩阵代数.回顾
导读:在初学回归分析时,方差分析表(ANOVA)往往由线性回归引入。方差分析表在线性模型的显著性检验、模型选择方面有重要的应用,因此理解其各个表项的含义,以及这些表项值从何而来,对于我们能正确应用ANOVA有着重要的意义。然而当下大多数教材和博文对ANOVA的介绍,大多数习惯于直接给出结果量,而省略了重要的推导,遂致使许多初学者在学习ANOVA时落入“知其然,不知其所以然”的困惑,主要的问题总结如下:
- 自由度(Degree of Freedom, Df)描述的是做什么事的“自由”,为什么各项的自由度是表中所示的数值?
和
的定义是什么,为何
?
- 为何模型统计不显著时
,
检验的数学合理性是如何保障的?
笔者在学习ANOVA时也遇到了相同的疑惑,并在查阅部分资料以及Dr. Choudur Lakshminarayan的启发下,完成了关于上述问题的解释和证明,如果读者在学习ANOVA时有类似的问题,希望能对你有所帮助。
《详解方差分析表(ANOVA)》共三篇:第一篇线性回归与矩阵代数.回顾从一般线性回归的概念开始,回顾在后续证明中需要应用的一些结论和数学定理;第二篇SST、SSE、SSR和它们的自由度将阐明问题一和问题二;收尾篇ANOVA中的F统计量则重点解释问题三。
感谢 @纯粹 审稿和对排版的建议。
一、一般线性回归问题与参数的最小二乘估计
回归分析(Regression Analysis)的终极目的是在获知一组协变量
其中
假设在稳定环境下,我们做了
简记为
记最小二乘法推断的
这里,
纯粹:奇异值分解(SVD),MP广义逆,最小二乘,低秩逼近zhuanlan.zhihu.com
二、 列空间(Column Space)、Hat矩阵和它们的性质
利用已估计的
这里矩阵
容易证明
当
其中
为矩阵
另一方面,
这说明
三、利用列空间解释最小二乘估计的性质
利用最小二乘法来估计线性回归参数
- ,则
- ,则
- ,则
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