如何在此线性模型中强制丢弃截距或等效项?
考虑下表: DB 我想用两个没有截距的二元变量(TRUE 或 FALSE)来解释我的定量变量 Y. 这个选择的论点是，在我的研究中，我们不能同时观察到X1=FALSE和X2=FALSE，所以它不对于这个水平，有一个不为 0 的均值是有意义的. 带拦截 m1 |t|)(拦截) -1.9684 1.0590 -1.859 0.1600X1TRUE 0.7358 0.9032 0.8
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在 R 中使用 Kolmogorov Smirnov 检验
我设计了 3000 个实验，所以在一个实验中有 4 个组(治疗)，每组中有 50 个个体(受试者).对于每个实验，我都做了一个标准的单向方差分析，并证明它们的 p.values 在原假设下是否具有 uni 概率函数，但是 ks.test 拒绝了这个假设，我不明白为什么? 主题 解决方案 我注释掉了您代码中更改随机种子的行，并得到了 0.34 的 P 值.那是一个未知的种子，所以为了可重复性，
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为什么 R 和 statsmodels 给出的方差分析结果略有不同?
使用一个小的 R 样本数据集和来自 statsmodels，其中一个变量的自由度以不同方式报告，&F 值结果也略有不同.也许他们的默认方法略有不同?我可以设置 statsmodels 以使用 R 的默认值吗? 将pandas导入为pd将 statsmodels.api 导入为 sm从 statsmodels.formula.api 导入 olsR 示例数据集上的 ##R 代码#>anova(
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方差分析:自由度几乎都等于 1
我有一个这样开头的数据集: >d.重量R N P C D. 重量1 1 0 0 去 45.32 2 0 0 转到 34.03 3 0 0 去 19.14 4 0 0 去 26.65 5 0 0 去 23.56 1 45 0 去 22.17 2 45 0 去 15.58 3 45 0 去 23.49 4 45 0 去 15.810 5 45 0 去 42.9... 等等. R 是复制的，有
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R 中 anova boxplot 上的 Posthoc 标签
如果我有一些数据并进行方差分析和事后检验，我如何制作自动添加事后分类的箱线图，而不必在 R 之外编辑图形? 例如，以下是一些入门数据: install.packages("reshape", dependencies=T)图书馆(重塑)x 以下是运行简单单向方差分析和所有计划外比较事后测试的代码: linear.model F)# 变量 2 10.942 5.4710 5.8628
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在脚本中运行 scipy 的单向方差分析
我有问题.我想在脚本中运行 scipy.stats f_oneway() 方差分析，该脚本加载包含具有 numpy 数组的组的数据存档，如下所示: archive{'group1': array([ 1, 2, 3, ..., ]),'group2': array([ 9, 8, 7, ..., ]),...} 现在我的问题是不同数据存档的组数不是固定的.换句话说，我事先不知道档案中有多少个组
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R 中的重复测量/受试者内方差分析
我正在尝试使用 R 运行重复测量方差分析.我已经浏览了各种网站上的各种示例，但他们似乎从未谈论过我遇到的错误.我想我误解了一些重要的事情. 我尝试运行的方差分析基于使用人类参与者进行的实验中的一些数据.它有一个DV和三个IV.所有 IV 的所有水平都在所有参与者身上运行，使其成为三向重复测量/受试者内方差分析. 我在R中运行的代码如下: aov.output = aov(DV~ IV
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如何在 Word 文本文件的表格中报告 REPEATED MEASURES ANOVA 输出?
我想为重复测量方差分析导出以下结果的表格: 这里是ANOVA测试已经实现的函数 fAddANOVA = 函数(数据)数据 %>%ezANOVA(dv = .(value), wid = .(ID), inside = .(COND)) %>% as_tibble() 这里是探索方差分析统计的命令 aov_stats % group_by(signals) %>%变异(方差分析 = 地图
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在 R 中设置方差分析的对比度
我最近一直试图在 R 中对附加的数据框执行方差分析. 我的问题围绕着对比的设置. 我的设计是一个 3x5 的主题内设计. “Circle1"下有 3 个视觉条件，“Beep1"下有 5 个音频. 有谁知道我应该如何设置对比?这是我不熟悉的东西，因为我正在从 SPSS 中的点和点击统计过渡到 R 中编码. 感谢您的时间 数据文件: 解决方案 从另一个被标记
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无法运行双向重复测量方差分析；0(非NA)案例
我正在尝试按照 Datanovia 的教程学习 双向重复测量方差分析. 我的数据集的快速概览: 随着时间的推移，我测量了 12 个采样单位中不同细菌种类的数量.我有 16 个时间点和 2 个组.我将我的数据组织成一个名为“丰富度"的小标题； # 小标题:190 x 4id selection.group 天值1 KRH1 KR 2 111.2
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如何使用按列组织的样本在 R 中执行单因素方差分析?
我有一个数据集，其中的样本按列分组.以下示例数据集与我的数据格式类似: a = c(1,3,4,6,8)b = c(3,6,8,3,6)c = c(2,1,4,3,6)d = c(2,2,3,3,4)mydata = data.frame(cbind(a,b,c,d)) 当我使用上述数据集在 Excel 中执行单因素方差分析时，我得到以下结果: 我知道 R 中的典型格式如下: 分组测量
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如何从“aov"中提取系数的标准误差?模型
我做了一个 aov 模型，我只想提取每个系数的标准误差. model 我可以看到估计的边际平均值: allEffects(model) 但我无法提取每个系数的标准误差.我在互联网上看到函数 se.coef() 但它不起作用.summary(model)$coefficients[, "Std. Error"] 也不起作用. 我已经阅读了 effects 和其他包，但我没有找到我想要
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scikit learn:如何检查系数的重要性
我尝试使用 SKLearn 对一个相当大的数据集进行 LR，该数据集具有约 600 个虚拟变量且只有很少的区间变量(以及我的数据集中的 300 K 行)，结果混淆矩阵看起来很可疑.我想检查返回的系数和方差分析的重要性，但我找不到如何访问它.有可能吗?对于包含大量虚拟变量的数据，最佳策略是什么?非常感谢！ 解决方案 Scikit-learn 故意不支持统计推断.如果您想要开箱即用的系数显着性
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如何在循环中绘制多个残差图?
在以下示例中，我想将每个模型的残差图写入文件.我不需要在我的显示器中看到它们. for (i in 1:500){temp.model
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按组拟合线性模型/方差分析
我正在尝试在 R 中运行 anova() 并且遇到了一些困难.这是我迄今为止所做的，以帮助阐明我的问题. 这是到目前为止我的数据的 str(). str(mhw)'data.frame':500 个观察.共 5 个变量:$ r : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...$ c : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...$ 谷物:数量 3.63 4.07
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R 错误表示“模型并非都适合相同大小的数据集"
我创建了两个广义线性模型如下: glm1 然后我使用 anova 函数: anova(glm2,glm1) 但收到错误消息: "anova.glmlist(c(list(object),dotargs)中的错误，dispersion =dispersion，: 模型并非都适合相同大小的数据集" 这是什么意思，我该如何解决?我在代码的开头attach添加了数据集，因此两个模型
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从 aov 中提取 p 值
我希望提取从 R 中的方差分析生成的 p 值. 这是我正在运行的: test F)asq[, 187] 1 3.02 3.01951 12.333 0.0004599 ***残差 1335 326.85 0.24483---表示.代码:0 '***' 0.0
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使用 Spm1d 在 python 中嵌套方差分析.无法打印 f 统计量和 p 值
我正在寻找一个简单的解决方案来在 python 中执行多因素方差分析.我所追求的是 2 因素嵌套方差分析，SPM1D python 模块是一种方法，但我遇到了问题. http://www.spm1d.org/doc/Stats1D/anova.html#two-way-nested-anova 对于任何嵌套方法示例，永远不会打印任何 F 统计量或 p_values，我也找不到任何打印它
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方差分析中“mutate()"输入“data"的问题(rstatix)
这让我发疯.我正在使用 rstatix 的 anova_test，它告诉我我的列在它们明显存在时不存在. 这是我的数据框的样子: ID = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3)形式 = c(“A"、“A"、“A"、“B"、“B"、“B"、“A"、“A"、“A"、";B"、“B"、“B"、“A"、“A"、“A"、“B"
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“anova_test"函数误差(0(非NA)情况)和双向重复方差分析的线性组合
我正在尝试使用 anova_test 函数在 rstatix 包中.我大致按照教程发现 此处.我的数据由几个蚁群(“Colony")组成，每个蚁群分为 3 个处理(“Size").我收集了超过 8 个时间点(“时间")的数据(“g").我已经在 github 上上传了一个我的数据的子集，但这里是简要总结: # 小标题:24 x 6物种菌落片段大小 时间 g
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