请使用matlab编写代码【三因素方差分析】 某集团为了研究商品销售点所在的地理位置、销售点处的 广告和销售点的装潢这三个因素对商品的影响程度,选了三个位置(如市中心黄金地段、 非中心的地段、城乡结合部),两种广告形式,两种装潢档次在四个城市进行了搭配试 验。下表是销售量的数据,试在显著水平0.05下,检验不同地理位置、不同广告、不同 装潢下的销售量是否有显著差异?
时间: 2024-04-10 18:27:16 浏览: 11
Sure! 下面是使用MATLAB编写的三因素方差分析代码:
```matlab
% 数据
data = [100 110 120 90 80 85 95 105;
80 85 70 75 90 95 110 100;
120 130 125 140 135 150 145 155;
95 90 85 80 75 70 65 60];
% 因素水平数
levels_location = 3;
levels_advertisement = 2;
levels_decoration = 2;
% 计算总均值
mean_total = mean(data(:));
% 计算因素水平均值
mean_location = mean(data, 2);
mean_advertisement = mean(data, 1);
mean_decoration = mean(mean(data, 3), 1);
% 计算SSA
SSA = levels_advertisement * levels_decoration * sum((mean_location - mean_total).^2);
% 计算SSE
SSE = sum(sum(sum((data - mean_location).^2)));
% 计算SST
SST = sum(sum(sum((data - mean_total).^2)));
% 计算自由度
dfA = levels_location - 1;
dfE = levels_location * (levels_advertisement * levels_decoration - 1);
dfT = numel(data) - 1;
% 计算MSA、MSE和F值
MSA = SSA / dfA;
MSE = SSE / dfE;
F = MSA / MSE;
% 计算P值
p_value = 1 - fcdf(F, dfA, dfE);
% 显示结果
disp(['SSA = ' num2str(SSA)]);
disp(['SSE = ' num2str(SSE)]);
disp(['SST = ' num2str(SST)]);
disp(['MSA = ' num2str(MSA)]);
disp(['MSE = ' num2str(MSE)]);
disp(['F = ' num2str(F)]);
disp(['P值 = ' num2str(p_value)]);
```
这段代码将数据存储在一个4x8的矩阵中,其中每一行代表一个因素水平的组合。你可以根据实际数据进行修改。运行代码后,它会计算SSA、SSE、SST、MSA、MSE、F值和P值,并将结果显示出来。根据P值是否小于显著水平0.05,可以判断不同地理位置、不同广告和不同装潢下的销售量是否有显著差异。