anova

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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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在Stata中運行方差分析的調整後預測

我有一個結果變量x和三個解釋變量a, b, c，它們是分類變量。在我的示例中，a有8個級別，b有4個級別，c有35個級別，但並非所有三個變量的組合都有觀察結果（這可能不重要）。如果我在Stata運行以下添加劑ANOVA模型 anova x a b c adjust, by(a b) gen(y) 然後我獲得由變量a和b調整可變x的預測。調整命令在結果窗口中輸出下表，並且它還會生成一個變量y

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當一組參數被粘貼（）作爲一個向量時，如何獲得glm模型的R中的真實殘差和自由度

我正在編寫一個腳本（在python中，使用pypeR中的R部分）我需要在R中使用一個函數來比較兩個模型與F比率測試。的模型是這樣的：模型1：Response ~ Predictor A + Predictor B + Predictor C.... + Predictor n 模型2：Response ~ Predictor 1 一起預測器A+B+...n彌補Predictor 1，所以有與嵌

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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。

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在數據表中刪除NA的單因素方差分析

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.