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私は 3 つの要因があるプロジェクトに取り組んでおり、ろうそくが燃えるのにかかる長さを測定しています。これは私のデータです：

 Size    Brand   Scent    time
   1        1      1        255
   1        1      2        225
   1        2      1        283
   1        2      2        338
   1        3      1        192
   1        3      2        229
   2        1      1        1278
   2        1      2        1496
   2        2      1        3897
   2        2      2        2781
   2        3      1        1038
   2        3      2        1439

これは、何らかの理由で分析バーのためにRで行っていることであり、F統計とp値が得られません。 

> attach(data)
> fsize <- factor(Size)
> fbrand <- factor(Brand)
> fscent <- factor(Scent)
> model1 <- aov(time~fsize*fbrand*fscent)
> summary(model1)

                    Df Sum Sq Mean Sq
fsize                1 2507.1  2507.1
fbrand               2  829.8   414.9
fscent               1    4.4     4.4
fsize:fbrand         2  700.0   350.0
fsize:fscent         1    7.3     7.3
fbrand:fscent        2   89.5    44.8
fsize:fbrand:fscent  2  101.4    50.7
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これが私の宿題だったとしたら、上記のコメントをすべて読んだ後、このようなコードを書いて少し勉強し、それがすでに受け取ったコメントとどのように関連しているかを考えようとするかもしれません.

PS 次に、追加のクレジットとして、ベイジアン アプローチを使用して同じことを試みるかもしれません。

my.data <- matrix(c( 
   1 ,       1,      1,        255,
   1 ,       1,      2,        225,
   1 ,       2,      1,        283,
   1 ,       2,      2,        338,
   1 ,       3,      1,        192,
   1 ,       3,      2,        229,
   2 ,       1,      1,        1278,
   2 ,       1,      2,        1496,
   2 ,       2,      1,        3897,
   2 ,       2,      2,        2781,
   2 ,       3,      1,        1038,
   2 ,       3,      2,        1439),  nrow = 12, byrow=T, 
  dimnames = list(NULL, c("Size", "Brand", "Scent",  "time")) )

my.data <- as.data.frame(my.data)

fsize  <- factor(my.data$Size)
fbrand <- factor(my.data$Brand)
fscent <- factor(my.data$Scent)

model1 <- aov(my.data$time ~ fsize * fbrand * fscent)
summary(model1)

model2 <- aov(my.data$time ~ fsize + fbrand + fscent)
summary(model2)



my.data <- matrix(c( 
   1 ,       1,      1,        255,
   1 ,       1,      2,        225,
   1 ,       2,      1,        283,
   1 ,       2,      2,        338,
   1 ,       2,      2,        300,
   1 ,       3,      1,        192,
   1 ,       3,      2,        229,
   2 ,       1,      1,        1278,
   2 ,       1,      2,        1496,
   2 ,       2,      1,        3897,
   2 ,       2,      2,        2781,
   2 ,       3,      1,        1038,
   2 ,       3,      2,        1439),  nrow = 13, byrow=T, 
  dimnames = list(NULL, c("Size", "Brand", "Scent",  "time")) )

my.data <- as.data.frame(my.data)

fsize  <- factor(my.data$Size)
fbrand <- factor(my.data$Brand)
fscent <- factor(my.data$Scent)

model3 <- aov(my.data$time ~ fsize * fbrand * fscent)
summary(model3)

model4 <- aov(my.data$time ~ fsize + fbrand + fscent)
summary(model4)
于 2012-04-15T22:26:20.483 に答える