方差分析（ANOVA）：它的含义，如何工作

方差分析（ANOVA）是一种统计技术，用于测试自变量对因变量的影响的差异或相关性。

方差分析以几种不同的方式用于金融，例如通过首先确定哪些因素影响库存波动，以预测安全价格的变动。该分析可以为安全行为提供宝贵的见解或市场指数在各种条件下。

了解方差分析

方差分析（ANOVA）统计模型最初是在20世纪初的英国数学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）撰写的科学论文中引入的。他首先引入了差异。

方差分析的测试不仅检查了差异，还要以可变方式查看差异或它们之间的差异。这是分析变量统计意义的一种方式。有时认为方差分析分析比t测试因为它更灵活，需要更少的观察结果。与可以通过测试进行评估的分析相比，它也更适合于更复杂的分析。

此外，方差分析测试使研究人员可以发现变量之间的关系，而t检验则不能。方差分析测试的变化包括单向方差分析（用于搜索两个或多个自变量之间的统计学上显着差异），双向方差分析（要发现一个因变量上两个独立变量的潜在相互作用）和castorial ANOVA，通常涉及评估两个或多个级别的因素或变量。

方差测试的分析以几种不同的方式用于金融中，例如通过首先确定哪些因素影响库存波动，以预测安全价格的变动。该分析可以在各种条件下对安全或市场指数的行为提供宝贵的见解。

这种类型的分析试图分解决定证券价格和市场行为的各种基本因素。例如，它可能表明，安全率的变化导致了安全性的上升或下降。 t检验和f检验用于分析方差测试分析的结果，以确定哪些变量具有统计显着性。

除了其在金融行业中的应用外，ANOVA还在各种环境和应用中都使用了ANOVA，以测试审查临床试验数据的假设。

例如，比较不同治疗方案对患者预后的影响；在社会科学研究中（例如，评估性别和班级对指定变量的影响），在软件工程中（例如评估数据库管理系统），在制造中（评估产品和过程质量指标）以及其他领域的工业设计。