anova

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혼합 연속 및 범주 형 변수에 대한 Tukey HSD, 오류 : "no factors"

필자는 사망률 데이터가 구리의 양에 의해 영향을 받는지 테스트하려고하는 Tukey 테스트를 실행하려고합니다. ANOVA)와 구리와 온도의 조합 (2-way ANOVA에서). Error in TukeyHSD.aov(aov(Mortality ~ Cu + Temp + Cu:Temp)) : no factors in the fitted model

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python에서 ANOVA는 pandas 데이터 프레임을 statsmodels 또는 scipy와 함께 사용합니까?

팬더 데이터 프레임을 사용하여 하나의 변수에서 분산을 분석하고 싶습니다. 예를 들어 '학위'라는 열이 있는데 여러 날짜, 도시 및 밤에 일별로 색인이 생성 된 경우이 시리즈에서 어떤 유사 콘텐츠가 발생했는지 확인하고 싶습니다. 횡단면 도시 변화, 시계열 변화에 따른 차이 및 밤과 낮의 차이를 알 수 있습니다. Stata에서 고정 효과를 사용하고 R^2를 살

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평균과 표준 편차를 이용한 양방향 ANOVA

R에서 양방향 ANOVA를 사용하는 방법은 테스트 된 변수의 평균과 표준 편차를 제공합니까? 은 현재 내가 코드 summary(aov(Tortuosity~Site*Species,data=BF.C)) 을 사용하고 그러나 이것은 단지 등 F 값, 확률, 잔류 등을 제공합니다. 감사

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R에서 회귀 모델에 대한 ANOVA를 수행하는 방법? 내가 개발하는 회귀 모델 ANOVA를 실행하면

이 오류가 나타납니다 Error in anova.nls(model3) : nova is only defined for sequences of "nls" objects 이 오류의 의미는 무엇입니까? 모델 요약을 실행할 때 모델에 대한 매개 변수 만 표시되고 다른 통계 매개 변수는 표시되지 않습니다. 모델이 여전히 수정이 필요하고 최종 모델이 아니라는 것을

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scipy.stats.bartlett의 Bartlett 테스트가 nan을 출력으로 사용하는 이유는 무엇입니까?

내 데이터는 다음과 같습니다 data=[[2,2,2,2,2],[1,1,1,1,1],[3,3,3,3]] I는 다음과 같이 전달합니다 bartlett(*data) 이 (nan,nan) 왜 같은 출력을 제공? 감사합니다

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glm.fit을 사용한 후의 ANOVA

DOE에서 모델 용어의 힘을 결정하기 위해 우도 비 (likelihood ratio) 테스트를 수행하고자합니다. 지금까지 필자는 glm에서 p 값을 사용하여이 작업을 수행했으며 문제가 없었습니다. anova 함수를 사용하기 시작하면서, glm.fit 함수의 입력을 받아들이도록 설계된 anova 함수가 아닌 glm 함수 만있는 것처럼 보입니다. 여기에 내가하

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Python 데이터 프레임의 ANOVA 및 HSD 테스트

파이썬의 데이터 프레임에서 ANOVA 및 HSD 테스트를 수행하는 방법을 찾고 있습니다. 포럼 및 자습서에서 몇 가지 예를 읽으려고했지만 내 작업에 적용하지는 못했습니다. Date Density Hour Repetition Glucose A HD AM 1 6.7 A HD AM 2 6.8 A HD PM 2 9.6 A HD PM 3

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ANOVA shiny app

나는이 ANOVA Shiny 앱을 운 좋게 실행하려고 노력 중이다. 출력은 목록이어야하므로 아마도 이러한 데이터 유형을 출력하는 방법을 혼동합니다. 어떤 제안? 도움에 미리 server.R library(shiny) library(car) shinyServer(function(input, output) { csvfile <- reactive

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aov in R : No F 통계 표시

R에서 aov() 함수를 사용할 때 F 통계 또는 p- 값을 얻지 못합니다. (나는 t his question을 보았지만, 단방향 디자인을 사용하기 때문에 답변이 적용되지 않는다.) 독립 변수는 "teacher"이고 종속 변수는 "score"입니다. 데이터에서 임의의 샘플 사례를 아래 코드에 복사했습니다. Call: aov(formula = sco

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루프에 여러 잔차 플롯을 플로팅하려면 어떻게해야합니까?

다음 예에서는 각 모델의 잔차 플롯을 파일에 쓰려고합니다. 디스플레이에서 볼 필요가 없습니다. for (i in 1:500){ temp.model<-lme(as.formula(paste("Var",i) ~ X1*X2, sep=""), data = example, random=~1| Exp/Person) jpeg(paste("C:/Myfol