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我正在寻找提取R中的一个方差分析生成的p值的方法. 这是我正在跑步的东西: test F) asq[, 187] 1 3.02 3.01951 12.333 0.0004
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我有兴趣在Matlab中创建这样的情节. (来源: 3rs-reduction.co.uk ) 通过“喜欢"我的意思是,我希望有两个组,分别称为A和B,分别进行两次观察(预处理和后处理),其中该图由在预处理时A和B的箱形图的左组组成,而右组由后处理时A和B的箱线图,其中A pre的平均值通过线与A post的平均值关联,而B pre的平均值通过线与B post的平均值关联.我并不是说需要保持
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我有一个名为data的数据框.我创建了一个循环遍历变量列表并使用lapply为每个变量创建线性模型的函数.此方法基于此帖子. library(datasets) testDF
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我正在尝试查找变量stim_ending_t之间的平均差异,该变量包含以下6个因素:1、1.5、2、2.5、3、3.5 您可以访问df 此处 stim_ending_t visbility soundvolume Opening_text m sd coefVar
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我想知道如何使用t.test或pairwise.t.test在基因组合之间进行多重比较.首先,如何比较基因1与基因3,基因3与基因4等的所有组合?其次,我如何只能比较基因1与其他基因的组合? 我需要为此做一个功能吗? 假设我有下面的数据集,当“参数长度不同"时,我该怎么办? 谢谢. Gene S1 S2 S3 S4 S5
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我有一个来自R的mice包的多重插补模型,其中有很多因子变量.例如: library(mice) library(Hmisc) # turn all the variables into factors fake = nhanes fake$age = as.factor(nhanes$age) fake$bmi = cut2(nhanes$bmi, g=3) fake$chl = cu
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在下面的示例中,我想将每个模型的残差图写入文件中.我不需要在显示器上看到它们. for (i in 1:500){ temp.model
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我正在尝试绘制Tukey测试的结果,但我正在努力根据P值将数据分组. 这是我要复制的R 中的等效项.我一直在使用SciPy单向方差分析测试和Tukey测试统计模型,但是无法以相同的方式完成这些分组. 非常感谢您的帮助 我也刚刚发现了这个解决方案 我一直在努力做同样的事情.我找到了一篇论文,告诉您如何对字母进行编码. Hans-Peter Piepho(2004)一种全字母比较的基于
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我有一个R数据框,其中包含来自多个主题的数据,每个主题都经过了多次测试.为了对集合进行统计,有一个主题("id")和每个观察结果一行(由"session"给定).即 print(allData) id session measure 1 1 7.6 2 1 4.5 3 1 5.5 1
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自定义对比度在分析中非常广泛地使用,例如:“此三级因子的1级和3级DV值是否显着不同?" 直觉上,这种对比用单元均值表示为: c(1,0,-1) 这些对比度中的一个或多个(绑定为列)形成一个对比度系数矩阵,例如. mat = matrix(ncol = 2, byrow = TRUE, data = c( 1, 0, 0, 1, -1, -1) )
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我需要在基于另一列的数据框中的每一列上运行单向方差分析.我的数据框有57列,因此键入每个列名非常耗时.这是我的数据框的一部分. 所以基本上,我需要为每列运行此函数 aov(df$PGY_16 ~ df$Total_Time_cm_16, df) 因此,我需要一个循环来为数据帧中的每一列运行该循环. 任何帮助将不胜感激! 解决方案 为了可重复性,下面的代码使用内置的mt
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我想对不同的数值向量运行100方差分析. 我的数字矢量来自我的data.frame(ruy,fjr,akf ....) aa=aov(data.frame$ruy~data.frame$Group) anova(aa) ab=aov(data.frame$fjr~data.frame$Group) anova(ab) ac=aov(data.frame$akf~data.frame$G
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我尝试使用SKLearn对具有约600个虚拟对象和仅几个区间变量(以及我的数据集中的300 K行)的相当大的数据集进行LR,结果混淆矩阵看起来很可疑.我想检查返回的系数和方差分析的重要性,但找不到如何访问它.有可能吗?包含大量虚拟变量的数据的最佳策略是什么?非常感谢! 解决方案 Scikit学习故意不支持统计推断.如果您想要开箱即用的系数显着性检验(以及更多),可以使用统计模型中的rel
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在afex包中,我们可以找到以下ANOVA分析示例: data(obk.long, package = "afex") # estimate mixed ANOVA on the full design: # can be written in any of these ways: aov_car(value ~ treatment * gender + Error(id/(phase*
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假设我们有一个玩具数据框: x
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我创建了两个广义线性模型,如下所示: glm1
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我不确定如何使用add1命令.假设我有一个模型 y=b0+b1*x1 ,我想知道添加更多自变量是否更合适.现在,我将测试所有模型 y=b0+b1*x1+b2*x2 具有不同的x2(我不同的自变量). add1命令某种程度上需要一个“作用域".我不确定那是什么. 我找不到如何使用add1命令.如果我这样做: add1(fittedmodel) 我得到一个错误,所以我想我
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我有数据: dat
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请参阅下表: DB
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我试图在R中运行anova()并遇到一些困难.到目前为止,这是我为帮助阐明我的问题所做的工作. 这是我到目前为止的数据str(). str(mhw) 'data.frame': 500 obs. of 5 variables: $ r : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... $ c : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
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