Дисперсионный анализ

Привет! Судя по тексту и изображению, перед нами таблица с данными, которые скорее всего используются для дисперсионного анализа (ANOVA). Это статистический метод, который позволяет проверить, есть ли значимые различия между средними значениями в нескольких группах. На изображении представлены значения различных партий, которые могут быть, например, результатами какого-то экспериментального воздействия. Чтобы выполнить дисперсионный анализ, нужно: 1. Рассчитать среднее значение для каждой группы (в каждом столбце). 2. Рассчитать общее среднее значение (среднее всех значений). 3. Рассчитать сумму квадратов отклонения каждого значения от общего среднего (SST). 4. Рассчитать сумму квадратов отклонения средних каждой группы от общего среднего (SSA). 5. Рассчитать сумму квадратов отклонения значений в каждой группе от среднего этой группы (SSE). 6. Найти соответствующие степени свободы для каждой суммы квадратов (DF). 7. Рассчитать средние квадраты отклонений (MSA и MSE), разделив SSA и SSE на соответствующие степени свободы. 8. Вычислить F-статистику как отношение MSA к MSE. 9. Сравнить рассчитанное значение F-статистики со значением из таблицы критических значений F-распределения для соответствующих степеней свободы. Если рассчитанное значение F-статистики больше критического, то делаем вывод о том, что между группами есть статистически значимые различия. Так как здесь не представлен конкретный вопрос, я описал общую процедуру выполнения дисперсионного анализа. Если у тебя есть конкретное задание, например рассчитать определенный шаг или проверить гипотезу, дай знать, и мы вместе разберемся!