anova

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sumsqwithgrp <- 0 ybar_j_mean <- tapply(mtcars$mpg, mtcars$cyl, mean) mtcars_ordered <- mtcars[order(mtcars$cyl), ] count <- 1 # Number of levels. m <- length(ybar_j_mean) for(j in 1:m) {

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ネストされたエフェクトのペアワイズ比較の評価

ネストされたエフェクトのペアワイズ比較を調べようとしているモデルがあります。私がモデルを正しく書いたかどうかは分かりません。実際にネストした用語を実際に評価する方法を理解していません。私のデータフレームには、「品質」という1つの応答変数と、「サイト」「月」と「日」という3つの予測変数があります。私の実験的なセットアップでは、私は各個人の品質を測定しました。 2つのサイトがありました。私は各サイト

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ANOVAを使用して2つの画像を比較できますか？

ANOVAを使用して2つの画像を比較できますか？私は2つのクラス - 類似画像と非類似 - がある問題を解決しようとしています。私は、（参照画像と比較して）一組のテスト画像を類似したものか、そうでないものかに分類したい。 ANOVAはこの作業を行うのに適した比較ツールですか？いつものように、事前に感謝！

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RのANOVA（AOV関数）：誤ったp_valueが等しい値で報告されました

私は以下の点について非常に感謝しています：私はANOVA（aov）を実行して大きなデータセットのサブセットのp_valueを検索しています。だから私は数値変数/値が等しく36である部分集合にぶつかりました。ループANOVAの一部であるので、一見無限小のp_value 1.2855e-134を報告するとともに実行されます - >私がいれば私を修正してください間違っていますが、p_valueが小さけれ

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反復測定の複数比較matlabのANOVA

異なる条件の間に起こり得る相違を見つけたいと思います。私には、それぞれの被験者ごとにすべての状態の平均値があるn個の被験者があります。被験者間の値は大きく異なるため、そのためにコントロールするために反復測定を行うことが必要でした。私の主題内には私の中には条件があり、私は主語の間に何もありません。 So far I have the following code: %% create simul

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`aov`と` lm`が返す "効果"は何ですか？

$coefficientsと$effectsの違いをaovの出力で確認したいと思います。ここで、f1因子と相互作用f1 * f2は重要です。私はその要因が応答に及ぼす影響を解釈したいと思って、私は$effectsが私の必要としていると思っていました。次の簡単なデータセットを考えてみましょう。 f1 <- c(1,1,0,0,1,1,0,0) f2 <- c(1,0,0,1,1,0,0,1)

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違い

私はこのデータセットに反復測定ANOVAを実行している： ANOVA1_data<-structure(list(response_time = c(852.3760155, 1126.8859, 771.37418925, 515.039921, 704.730038, 498.255039538462, 414.674203166667, 1002.9519208333

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ランダム効果を有する一方向ANOVAの事後検定

私は連続応答変数yldとカテゴリープレディラーcheck（3つのレベル）を持っています。私は、一方向ANOVAと事後検定を行って、どのレベルがお互いに異なるかを調べました。 mdl<-aov(sqrt(var$yld) ~ var$check); summary(mdl);TukeyHSD(mdl) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) var$c

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Mixed Anova in R

私は、R内でanova anaysisを、因子内と因子間に1つのデータセットで行うことを試みています。データは、2つの試験方法の類似性を試験するための実験由来である。各被験者は、方法1および方法2（内因子）ならびに4つの異なるグループのうちの1つ（因子間）で試験した。私はaov、Anova（車のパッケージ内）、ezAnova関数を使ってみました。私が試したすべての方法について、間違った値を得ていま

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反復措置のためにvarIdentを持つlme

反復尺度とvarIdentでlmeを使用すると、私は奇妙な結果に遭遇しました。これに関する助けは非常に高く評価されます！時系列に沿った葉の13Cシグナルが2種（AとB）で異なるかどうかをテストしています。私は基本的に特定の時点ではなく、種間の全体的な違いに興味があります。 Block Species time X13C 1 B 2 0.775040865 2 B 2 0.343913792