从aov提取p值
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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Matlab中类似差值箱线图的图
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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在R中循环进行多个事后测试
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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条件下R中的一种方差分析和TUKEY
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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多个t检验比较
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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自动比较小鼠glm.mids的嵌套模型
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$chl = cu
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如何在一个循环中绘制多个残差图?
在下面的示例中，我想将每个模型的残差图写入文件中.我不需要在显示器上看到它们. for (i in 1:500){ temp.model
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SciPy中的Tukey-Test分组和绘图
我正在尝试绘制Tukey测试的结果，但我正在努力根据P值将数据分组. 这是我要复制的R 中的等效项.我一直在使用SciPy单向方差分析测试和Tukey测试统计模型，但是无法以相同的方式完成这些分组. 非常感谢您的帮助 我也刚刚发现了这个解决方案 我一直在努力做同样的事情.我找到了一篇论文，告诉您如何对字母进行编码. Hans-Peter Piepho(2004)一种全字母比较的基于
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R:根据更少的行中的缺失值删除多行
我有一个R数据框，其中包含来自多个主题的数据，每个主题都经过了多次测试.为了对集合进行统计，有一个主题("id")和每个观察结果一行(由"session"给定).即 print(allData) id session measure 1 1 7.6 2 1 4.5 3 1 5.5 1
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R中的自定义对比度:对比度系数矩阵还是对比度矩阵/编码方案?以及如何到达那里?
自定义对比度在分析中非常广泛地使用，例如:“此三级因子的1级和3级DV值是否显着不同?" 直觉上，这种对比用单元均值表示为: c(1,0,-1) 这些对比度中的一个或多个(绑定为列)形成一个对比度系数矩阵，例如. mat = matrix(ncol = 2, byrow = TRUE, data = c( 1, 0, 0, 1, -1, -1) )
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每列均采用一种方差分析
我需要在基于另一列的数据框中的每一列上运行单向方差分析.我的数据框有57列，因此键入每个列名非常耗时.这是我的数据框的一部分. 所以基本上，我需要为每列运行此函数 aov(df$PGY_16 ~ df$Total_Time_cm_16, df) 因此，我需要一个循环来为数据帧中的每一列运行该循环. 任何帮助将不胜感激！ 解决方案 为了可重复性，下面的代码使用内置的mt
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在R中循环许多单侧方差分析
我想对不同的数值向量运行100方差分析. 我的数字矢量来自我的data.frame(ruy，fjr，akf ....) aa=aov(data.frame$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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scikit学习:如何检查系数的意义
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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怎么把Afex或汽车ANOVA模型转换成lmer?观察变量
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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model.matrix():在这种情况下为什么我无法控制对比度
假设我们有一个玩具数据框: x
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R错误表示“模型未全部适合相同大小的数据集".
我创建了两个广义线性模型，如下所示: glm1
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R中add1()-command的作用域
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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如何为lm()建立平衡的单向方差分析
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如何在此线性模型中强制下降截距或等效截距?
请参阅下表: DB
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按组拟合线性模型/方差分析
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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