雙因子變異分析 (Two way analysis of variance (ANOVA))

雙因子變異分析 (Two way analysis of variance (ANOVA))

程式可以計算雙因子變異分析中的A因子平方和SSF_A、B因子平方和SSF_B、隨機平方和SSE、A因子平均平方和MSF_A、B因子平均平方和MSF_B、隨機平均平方和MSE 、F_A及F_B。

程式編寫日期: 2014年7月30日

程式需要在 REG Lin 模式下執行，因此在選擇新程式位置後，按 5 1 選用REG Lin模式。

注意: 藍色的英文字為統計模式中的變數(Σx 按 Shift 1 2，Σy 按 Shift 1 → 2，n 按 Shift 1 3)。

程式 (237 bytes)

ClrStat: 0→A: Rec( 0 , 0: ?→C: ?→D: C , D DT:

For 1→C To Σx: 0→B: 0→D: Lbl 0: ?→M:

X + M²→X: Y + M→Y: B + M→B: 1 + D→D:

Σy>D => Goto 0: A + B²÷Σy²→A: Next:

0 , 0 ; ΣyA - 1 - Y² ÷ (ΣxΣy DT: 0→A:

For 1→C To Σy: 0→B: 0→D: Lbl 1: ?→M:

B + M→B: 1 + D→D: Σx>D => Goto 1:

A + B²÷Σx²→A: Next: n◢ ΣxA - Y² ÷ (ΣxΣy→A◢

X - A - n - Y² ÷ (ΣxΣy→B◢ n ÷ (Σx - 1→C◢

A ÷ (Σy - 1→D◢ B ÷ (Σx - 1) ÷ (Σy - 1→X◢

C ÷ X→Y◢ D ÷ X→M

註: 如果是使用fx-3650P II或fx-50FH II，上述程式碼(第五行、第八行及第九行)中 Y² ÷ ( ΣxΣy 可以簡化為 Y² ÷ ΣxΣy 可節省3 bytes。

例題: 試由下列數據，計算雙因子變異分析中的A因子平方和SSF_A 、B因子平方和SSF_B 、隨機平方和SSE、A因子平均平方和MSF_A、B因子平均平方和MSF_B、隨機平均平方和MSE 、F_A及F_B。

按 Prog 1 再按 3 EXE (數據列Row的數目) 4 (數據欄Column的數目)

以列形式首次輸入數據

76 EXE 75 EXE 73 EXE 81 EXE (第一列數據)

79 EXE 71 EXE 76 EXE 87 EXE (第二列數據)

74 EXE 80 EXE 69 EXE 81 EXE (第三列數據)

以欄形式第二次輸入數據

76 EXE 79 EXE 74 EXE (第一欄數據)

75 EXE 71 EXE 80 EXE (第二欄數據)

73 EXE 76 EXE 69 EXE (第三欄數據)

81 EXE 87 EXE 81 EXE (第四欄數據，顯示SSF_A為12.16667)

EXE (顯示SSF_B為173.6667) EXE (顯示SSE為89.83333)

EXE (顯示MSF_A為6.083333) EXE (顯示MSF_B為57.8888)

EXE (顯示MSE為14.97222) EXE (顯示F_A為0.406308)

EXE (顯示F_B為3.866419)

註: 程式執行完結後可以按 Shift 13, RCL A, RCL B, RCL C, RCL D, RCL X, RCL Y, RCL M分別顯示SSF_A, SSF_B, SSE, MSF_A, MSF_B, MSE, F_A及F_B。