anova

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我目前正在爲學校，我需要從按地區劃分的每個狀態％未投保司機跑單因素方差分析的項目。我試圖從表中刪除NA，但遇到了麻煩。 > motor MW NE SE W 1 0.11 0.09 0.25 0.16 2 0.13 0.11 0.20 0.16 3 0.12 0.04 0.13 0.22 4 0.10 0.07 0.10 0.32 5 0.09 0.09 0.08 0.10 6 0.

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在lmer模型上運行時，anova輸出空白

我試圖運行使用lme4庫的anova模型。我沒有任何實際的數據，所以我只是從MASS中抽出了Cars93的數據。雖然我可以讓lmer（...）工作，但我似乎無法打印出anova表格。這裏發生了什麼： > library(MASS) > cars <- Cars93 > library(lme4) Loading required package: Matrix Loading req

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MANOVA - 巨大的矩陣

首先，標籤爲「ANOVA」，它是關於MANOVA遺憾（尚未成爲一個標籤...）從我發現教程，所有的例子都使用小矩陣，以下對於大型案例來說，這是不可行的，因爲許多研究都是如此。我爲我的14個採樣點獲得了2個矩陣，其中1個爲生物體ID（4493個ID），其他爲化學概況（190個變量）。這兩個矩陣通過spearman進行關聯，並基於相關性，分爲4個簇（關於方形歐幾里德聚類值的k-均值），行上的ID

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差異作爲R兩種方法方差分析

Hello是什麼，這些R中二兩個方面方差分析的區別： anova(lm(StressReduction~Treatment*Gender)) anova(lm(StressReduction~Treatment+Gender)) ，你可以看，第一個是「Treatment * Gender」，最後一個是「Treatment + Gender」我應該使用哪一個？ Treatment Gender S

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如何進行迭代ANOVA並從R中的lm對象中提取均方值

我有一個數據集，其中有18個數據集。每個人都有幾個人，每個人都有一個「彩色」的呼叫。我只想用人口作爲主要因素以單因素方差分析（One-way ANOVA）一次比較兩個種羣，以獲得兩兩結合的MS-內和MS-間。我知道如何從總括ANOVA使用以下代碼提取MS： mylm <- lm(Color ~ Pop, data=PopColor) anova(mylm)[["Mean Sq"]] 其產生

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R：ANOVA和TukeyHSD分析的解釋結果

我對包含第1列（區域）中的解剖區域和第2列（S1）中的基因表達值的數據幀運行ANOVA和TukeyHSD。我通常會認爲aov總結的p值表示爲Pr（> F），所以我對我得到的結果有點模糊。另外，有人可以幫助我瞭解Tukey意味着結果的多重比較嗎？我並不完全清楚差異和p調整結果表明。這裏顯示的結果是我實際使用的簡要版本，FYI。 > aov.result = aov(S1 ~ region, data

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奇數現象：在循環內部創建的aov（）對象中，不同aov對象的數據框是相同的

我在循環內運行aov()。每次迭代的輸出都保存爲一個列表項。當我使用model.frame()來檢查每個aov對象的數據幀時，它們都是相同的 - 實際上，它們基本都是最後一次迭代的數據幀。更有趣的是，這似乎只發生在包含錯誤項的aov模型中。爲了說明這一點，我用的是ChickWeight數據R（見下文） results<-list() length(results2)<-4 counter<-

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試驗，使用R

在時間序列上的意義給出一個簡單的例子時序逐年看着人羣 Year<-c(2001,2002,2003,2004,2005,2006) Pop<-c(1,4,7,9,20,21) DF<-data.frame(Year,Pop) 什麼是變化的條件歲之間，以測試意義的最佳方法/哪些年是彼此顯着不同？

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模型擬合：glm vs glmmPQL

我正在擬合關於缺席數據的模型，我想檢查隨機因素是否顯着。要做到這一點，我們應該將glmm與glm進行比較，並檢查LR檢驗哪一個最重要，如果我理解正確的話。但是，如果我進行方差分析（glm，glmm），我得到了偏差表的分析，並沒有比較模型的輸出。如何獲得我所需的輸出，從而比較兩種模型？由於提前，公園

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需要R因子設計中的2個因子因子設計的立方圖

是否有任何R包可以產生2個因子的立方塊圖？我想要類似於本頁末尾的第一個繪圖 http://www.processma.com/resource/factorial_plots.htm 可以在Minitab中獲得這樣的繪圖。在包裝FrF2中有命令cubeplot，但只有3個因素。當然，我可以使用2個相同的因子，但想要有很好的正方形（而不是立方體）的圖像。