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Anova_Levene    

简述
在1-Alpha的置信水平下，Levene方法检验方差齐性，和Bartlett检验不同的是，Levene检验不要求总体具有正态性。返回一个数组，F-Stat为统计值，P-Value为p值，df1，df2为自由度，Hypothesis为是否接受原假设
模型表达：
原假设：是水平个数
，其中是观察数目，是水平数目
定义
Anova_Levene (Y:Array of Real;Alpha:Real):Array;
参数
名称类型说明
YArray of Real数据矩阵，为二维数组类型，每一行表示一个水平
AlphaReal显著性水平，实数或整数，在01之间
  • 范例

    因素A有4个水平，对A进行重复试验，获得观察值如下：
    A1=7.96.26.68.68.910.19.6
    A2=5.7 7.5 9.8 6.1 8.4
    A3=6.4 7.1 7.9 4.5 5 4
    A4=6.8 7.5 5 5.3 6.1 7.4
    现在显著性水平0.05下，判断以上四组数据方差是否有显著差异:
    x:=array((7.9,6.2,6.6,8.6,8.9,10.1,9.6),(5.7,7.5,9.8,6.1,8.4),(6.4,7.1,7.9,4.5,5.0,4.0),(6.8,7.5,5.0,5.3,6.1,7.4));
    return Anova_Levene(x,0.05);

    结果：
    array("F-Stat":0.514,"P-Value":0.678,"df1":3,"df2":20,"Hypothesis":1)
    结果表示接受原假设，即各个水平下的方差间无显著差异
    参考
    Anova_Single Anova_Twice Anova_Bartlett 
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