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然後，今天本來應該繼續我的基因組的，但是昨天提出的問題給建議的熱心小夥伴非常多，今天又有一點忙，還沒來得及好好消化大家的信息，我明天再繼續發我的基因組。
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方差分析（analysis of variation,簡寫為ANOVA）又稱變異數分析或F檢驗,用於兩個及兩個以上樣本均值差別的顯著性檢驗,從函數的形式看，方差分析和回歸都是廣義線性模型的特例，回歸分析lm()也能作方差分析。其目的是推斷兩組或多組數據的總體均值是否相同，檢驗兩個或多個樣本均值的差異是否有統計學意義。方差分析的基本思路為：將試驗數據的總變異分解為來源於不同因素的相應變異，並作出數量估計，從而明確各個變異因素在總變異中所佔的重要程度；也就是將試驗數據的總變異方差分解成各變因方差，並以其中的誤差方差作為和其他變因方差比較的標準，以推斷其它變因所引起的變異量是否真實的一種統計分析方法。把對試驗結果發生影響和起作用的自變量稱為因素（factor），即我們所要檢驗的對象。如果方差分析研究的是一個因素對於試驗結果的影響和作用，就稱為單因素方差分析。因素的不同選擇方案稱之為因素的水平(level of factor)或處理(treatment)。因素的水平實際上就是因素的取值或者是因素的分組。樣本數據之間差異如果是由於抽樣的隨機性造成的，稱之為隨機誤差；如果是由於因素水平本身不同引起的差異，稱之為系統誤差。
用懷孕時間預測出生體重的回歸線相互平行，只是截距不同。隨著懷孕時間的增加，出生體重也會增加。若用ancova(weight~gesttime*dose,data = litter)生成的圖形將允許斜率和截距依據組別發生變化，對違背回歸斜率同質性的實例比較有用。
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