什么是方差分析（ANOVA）？
金融中使用方差分析（ANOVA）的方式有几种，例如通过首先确定哪些因素影响库存波动来预测证券价格的波动。 该分析可以提供对各种条件下证券或市场指数行为的宝贵见解。
了解方差分析（ANOVA）
方差分析（ANOVA）统计模型最初是在20世纪初期由英国数学家Richard Fisher撰写的科学论文中引入的。 他因首先引入了方差这个词而备受赞誉。
金融差异分析
方差分析测试不仅检查差异，还以可变的方式查看差异程度或差异。 这是一种分析变量的统计显着性的方法。 ANOVA分析被认为比t检验更准确，因为它更灵活并且需要更少的观察。 与可以通过测试进行评估的分析相比，它也更适合用于更复杂的分析中。 此外，ANOVA测试允许研究人员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形式包括：单向方差分析（用于搜索两个或多个自变量之间的统计学显着性差异），单向方差分析（用于揭示两个自变量在一个因变量上的潜在相互作用）和阶乘方差分析，通常涉及用两个级别评估两个或多个因素或变量。
金融中使用方差分析的分析有几种不同的方式，例如通过首先确定哪些因素影响库存波动来预测证券价格的波动。 该分析可以提供对各种条件下证券或市场指数行为的宝贵见解。
这种类型的分析试图打破决定证券价格以及市场行为的各种潜在因素。 例如，它可能显示有多少证券的上升或下降是由于利率变化所致。 t检验和f检验用于分析方差检验的分析结果，以确定哪些变量具有统计意义。
非金融应用中的方差分析
除了在金融行业中的应用外，ANOVA还用于检验假设以审查临床试验数据，例如，比较不同治疗方案对患者预后的影响； 社会科学研究（例如评估性别和阶级对特定变量的影响），软件工程（例如评估数据库管理系统），制造业（评估产品和过程质量指标）以及工业设计等领域。
