anova

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    我很難理解R因子anova的總結。 我不明白爲什麼我只有第一個變量才能得到2的Df。 A,B,C和D都有3個等級,所以在我的理解中,我應該得到2個Df和那些相互作用。 請幫我修復代碼或瞭解結果。 P.S.我在哪裏可以找到summary()的選項列表?我看到一個示例刪除了sig level後的*,我想查看我擁有的選項。 預先感謝您 這裏是數據我有 完整的數據集我有 Runs I A B C D AB

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    所以我使用R中的plm包運行一個固定的效果模型,我想知道如何比較哪兩種模型更適合。 例如,這裏都是我已經建造了2種型號代碼: eurofix<-plm(rlogmod~db+gdp+logvix+gb+i+logtdo+fx+ld+euro+core,data=euro,model="within") eurofix2<-plm(rlogmod~db+gdp+logvix+gb+i+logtdo

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    對於包含一個或多個因子變量的多變量回歸模型,R的輸出不會自動包含模型中整個因子變量顯着性的似然比檢驗(LRT)。例如: fake = data.frame(x1=rnorm(100), x2=sample(LETTERS[1:4], size=100, replace=TRUE), y=rnorm(100)) head(fake) x1 x2 y 1 0.615

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    我有一個來自R的mice包的乘法 - 估算模型,其中有很多因子變量。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

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    我試圖理解這個問題(我的老師正在度假),我希望得到一些幫助。 使用「contr.sum」對比選項,進行雙向方差分析(ANOVA),其中包括時間和麪積作爲主效應和兩個主要效應之間的相互作用。 我不確定如何使用對比來做方差分析。我的答案似乎是分開的。我創建了這樣的模型 modelCO1 = aov(CO~Time+Area+(Time*Area), data = WorkplaceCO) 但是這與

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    下面是一個可用的R腳本。我想要anova數據幀dfa然後dfb - 但 aov函數只讀取第一個數據幀。我已經搜索,但沒有找到解決方案。腳本比計算效率更容易閱讀。 如何讓aov循環訪問數據框? 在此先感謝。 #two dummy data frames Obs <- c(1,2,1,4,5,6) ;Treat <- c(1,1,1,2,2,2) dfa <- data.frame(Obs=Obs

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    我是Python新手,嘗試從Matlab + R平臺轉換到獨特的平臺Python。 我需要對數據進行迴歸。不幸的是沒有爲R作爲衆多,只是還沒有 - - 閱讀的內容可在網上後,我意識到,我需要用下面的選項發揮: import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf mod1 = smf.glm(formula=fo

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    我R上運行的迴歸 fbReg <- lm(y~x2+x7+x8,table.b1) 我然後運行一個方差分析表來分析迴歸 anova(fbReg) Analysis of Variance Table Response: y Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x2 1 76.193 76.193 26.172 3.100e-05 **

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    我有一個看起來像這樣的數據: KAFFE SAFT FERSKVARE HERMETIKK ..... K 35 23.91 17.3 70.2 1 53 30.13 27.4 75.7 1 35 34.54 17.3 81.1 2 32 31.93 47.3 92.7 2 34 54.69 1

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    d = data.frame( Temperature = c(rep("Cool", 6), rep("Warm", 6)), Bact = c(rep("Bact 1", 2), rep("Bact 2", 2), rep("Bact 3", 2), rep("Bact 1", 2), rep("Bact 2", 2), rep("Bact 3", 2)), Tim