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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    중첩 효과의 몇 가지 쌍 비교를 조사하려는 모델이 있습니다. 모델을 올바르게 작성했는지 확신 할 수 없으며 중첩 된 용어를 실제로 평가하는 방법을 이해하지 못합니다. 내 데이터 프레임에는 '품질'이라는 응답 변수와 '사이트'라는 월 및 일이라는 세 가지 예측 변수가 있습니다. 실험 설정에서 각 개인의 품질을 측정했습니다. 두 개의 사이트가있었습니다. 4 개

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    ANOVA를 사용하여 두 이미지를 비교할 수 있습니까? 비슷한 이미지와 비슷하지 않은 두 가지 클래스가있는 문제를 해결하려고합니다. 나는 테스트 이미지 세트를 (참조 이미지와 비교하여) 비슷하거나 닮지 않은 것으로 분류하려고한다. ANOVA는이 작업을 수행하는 데 좋은 비교 도구입니까? 언제나처럼, 미리 감사드립니다!

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    다른 조건 사이의 가능한 차이점을 찾고 싶습니다. 나는 각 과목마다 모든 조건에 대해 평균값을 갖는 과목을 가지고 있습니다. 피험자 간의 값이 많이 달라지기 때문에 반복적으로 측정 할 수있는 anova를 제어하려고했습니다. 내 주제 팩터는 다음 조건 일 것이고 나는 과목 사이에 어떤 요인도 없다. So far I have the following code:

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    $coefficients과 $effects의 차이점을 aov 출력에 묻고 싶습니다. 여기서 f1 요소와 상호 작용 f1 * f2은 중요합니다. 나는 응답에 그 요인의 효과를 해석하고 싶습니다. 나는 $effects이 내가 필요한 것이라고 생각했습니다. 다음의 간단한 다음 데이터 세트를 생각해 봅시다. f1 <- c(1,1,0,0,1,1,0,0) f2 <-

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    나는이 데이터 집합에 반복 측정 ANOVA를 실행 해요 : ANOVA1_data<-structure(list(response_time = c(852.3760155, 1126.8859, 771.37418925, 515.039921, 704.730038, 498.255039538462, 414.674203166667, 1002.951920

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    (Y 1 ..., Y N) 군 식별자 g을 가진 . 검정 통계량으로 (muhat j - muhat)^2를 검정 통계량으로 사용하고, muhat = (1/g)^2을 (g/1)) muhat j. ## data y <- c(6.59491, 6.564573, 6.696147, 6.321552, 6.588449, 6.853832, 6.370895, 6.44182

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    반복 측정과 varIdent를 사용하여 lme를 사용할 때 이상한 결과가 나타납니다. 이 모든 도움은 매우 감사하겠습니다! 나는 시계열에 따른 잎의 13C 신호가 2 종 (A와 B)간에 다른지 여부를 테스트하고 있습니다. 나는 기본적으로 특정 시점이 아닌 종간의 전반적인 차이에 관심이있다. Block Species time X13C 1 B 2 0.7750

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    R로 과제를 시작하기 전에이 프로젝트를 실제로 사용해 본적이 없으므로 사과하는 것이 기본입니다. brain은 Excel 데이터 프레임입니다. 그 형식 (40 홀수 행의 일부)는 다음과 같다 : para1 para2 para3 para4 para5 para6 para7 FF 133 132 124 118 64.5 816932 highVAL = ifelse

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    나는 anova()을 R로 실행하고 약간의 어려움을 겪고 있습니다. 이것은 내 질문에 대해 밝히는 데 도움을주기 위해 지금까지 해왔 던 것입니다. 여기까지 내 데이터는 str()입니다. str(mhw) 'data.frame': 500 obs. of 5 variables: $ r : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... $ c : int