基于stc单片机的激光二极管功率控制电路设计与F检验

"应用数理统计基础 - 检验各因素及交互作用的显著性 - 激光二极管功率可控驱动电路设计" 在基于STC单片机的激光二极管功率可控驱动电路设计中，进行实验分析时，常常需要通过数理统计的方法来检验各因素以及可能存在的交互作用是否具有显著性。在这个特定的例子中，我们看到使用的是方差分析（ANOVA）来评估这些因素的影响。 首先，方差分析的基础是计算各种平方和及其对应的自由度。例如，描述中的"水平数"指的是实验中的处理组数量，"误差的偏差平方和"（ST）代表所有观察值与总体均值之差的平方和，而"自由度"（f）则表示可以独立变化的数据单元数量。在本例中，总偏差平方和（ST）为1257.61，其自由度（fT）为17，这是由总的观察次数（N=18）减去一个总体均值（1）得到的。 接着，计算重复试验的总误差平方和（Se），它是由各个处理组的误差平方和（Se1, Se2等）组成。如果试验没有空白列，第一类误差平方和（Se1）和其自由度（fe1）都为零。因此，我们可以得到Se的值，以及相关的自由度fe。在这个例子中，Se等于187.25，fe等于10。 注意，对于重复试验，有特定的公式来计算Se2和fe2，但在有交互作用的情况下，6.4节介绍的公式不再适用。因为平均标准偏差（SB）小于Se，所以会将SB合并到Se中，形成一个新的误差平方和Se△和相应的自由度fe△。 然后，为了检验各因素的显著性，计算F统计量（F因），其公式为F因 = S因 / (Se△ / fe△)，其中S因是因素的平方和，这里不考虑交互作用。接着，将计算出的F值与F分布表中的临界值进行比较。在本例中，我们查找F分布表得到F值的临界值，如F1-0.01（1,12）= 9.33和F1-0.05（1,12）= 4.75。 通过比较F统计量和临界值，我们可以判断各因素对试验结果是否有显著影响。如果F统计量大于临界值，那么我们可以说该因素对结果的影响是显著的。 这本书《应用数理统计基础》详细介绍了概率论和数理统计的概念，并提供了许多例题和习题，适合工科研究生或科技人员学习使用。书中涵盖了概率论复习、数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析与试验设计等多个主题，还涉及到了数据挖掘和统计学习方法，这些都是现代科学研究和技术开发中不可或缺的工具。