問題タブ [anova]

この出力の p 値が何を意味するのかよくわかりません。p値そのものを意味するわけではありませんが、この場合は.

私はそのようなものを手に入れました. p値は2つではなく1つしかないため、混乱しています。summary(model1) または summary(model2) を使用して異なる pvalue を取得します

今なら

(T は指標変数) と

私が行った場合

これは、帰無仮説H0: alpha1==alpha2 (Ha: alpha1!=alpha2)c(alpha は私の切片です) をテストしalpha1==alpha2ますalpha1!=alpha2。

この場合、p 値が 0.6676 であるため、明らかに帰無仮説を棄却します。

これは、モデルに固執する必要があることを意味しfm4ます。これは、データにより適しているためです。

私は結論を正しく導きましたか？最善を尽くしましたが、p値が何を意味するのかわかりません。オンしかないので、これは私がそれを意味するかもしれないと思ったものです。誰かが物事を片付けることができますか？

ここに私は以下のデータセットが好きです。SASシステムでは、手段、GLM、REGなど、私が行うことでグループ化された結果を取得するために、次のようにコーディングできます。

次に、Bレベル内またはBレベルごとにGLM結果を取得できます。しかし、Rシステムでのグループ化に「by」のように使用する方法がわかりません。> subset（）の使用を提案することもできますが、たとえば10レベルのBがある場合、このコードは非常に困難です。私を学びたいと思うかもしれませんが、分散分析だけでなく、回帰と平均も学びます。ここに私を助けるために誰かがいますか？

add1 コマンドの使い方がわかりません。モデルがあるとします

独立変数を追加する方が適しているかどうかを知りたいです。次に、すべてのモデルをテストします

異なるx2（私の異なる独立変数）。add1 コマンドには何らかの理由で「スコープ」が必要です。それが何であるかはわかりません。add1 コマンドの使い方がわかりませんでした。私がこれを行う場合：

エラーが出るので、使用したい変数を手動で指定する必要があると思います。それは結構です、それは実際に私が望んでいたことですが、それがそのようなものかどうかはわかりませんでした. 私が行った場合

x2 に特定の変数を挿入すると、次の出力が得られます。

単期加算

モデル：

これが私が望むものかどうかはわかりません。そこに記述されているモデルsl~leは私が望んでいたものではありません ( sl~le+ky)。それでは<none>意味がわかりません。sl~leこれは、モデルとモデルを比較するための F 検定の値sl~leが 0.1856 であることを意味しますか? または、出力を間違って解釈しますか?

では、これが正しいとしても、モデル 'sl~le+ky+le:ky' に対してはどうすればよいでしょうか?つまり、相互作用がある場合です。add1() コマンドの scope パラメーターを理解していないようですが、それが必要です。これがないと、add1() は機能しません!

私はこのデータを持っています

そして、私は次のモデルを装着しました

私の計画行列は

この設計を使用して、次の表を再現しようとしています。

最初の部分は問題ありません

「前」のコントラスト係数マトリックスは正しいようです。

しかし、x1、x2、および x1*x2 のコントラスト係数行列を定義する方法がわかりません。私のコードの残りの問題は何ですか? x1の計算方法の例を以下に示します

ありがとう！

Matlab で、2 つの非線形モデル フィットに対して ANOVA を実行する簡単な方法はありますか? この R コマンドに似ています: http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/drc/html/anova.drc.htmlは、anova(model2, model1) として使用されます。上記のリンクで指定されているように、私が望むテストは次のとおりです。モデルは他のモデルのサブモデルです。)"

私はこれだけを見つけました： 線形モデルのhttp://www.mathworks.com/help/stats/linearmodel.anova.html 。

fit() コマンドを使用して当てはめを生成しているので、正しく覚えていれば、当てはめを保持するオブジェクトのタイプは 'cfit' です。

そこで、fit1 と fit2 の 2 つのモデルを比較しようとしています。

当初、私は anova(fit1,fit2) を実行していましたが、これにより、理解できる出力 (p 値を含む) が得られました。

ただし、モデルを lm() ベースのモデルから glm() ベースのモデルに切り替えたところ、anova(fit1,fit2) によって、Residual Degrees of Freedom、Residuals Deviances、および Df Deviances が得られるようになりました。これを解釈するのに苦労しています (リソースこれらの指標を説明することはほとんどないようです)。2 つのモデルを比較するために p 値を抽出したいと思っていましたが、何らかの理由で anova(fit1,fit2, test='Chisq') が機能しません。助言がありますか？

glms のリンク関数によっては、カイ 2 乗が最も適切なテストではない可能性があることを認識していますが、適切なコンテキストで「F」を使用したこともあり、同様の失望を伴いました。

この問題は他の人にもなじみがありますか? 提案？どうもありがとう！

例：

私の質問は、小さなコードで最もよく理解できると思います。

上記のコードのコメントからのように：私はモデルAが間違っている方法と理由の説明を求めています。

私はRを初めて使用します。私が取り組んでいる課題があります。割り当ては、Anova テーブルを模倣する R パッケージを作成することです。課題で義務付けられているすべての必要な機能を作成しました。関数は正しい値を計算しますが、R の anova() 関数に組み込まれている ANOVA テーブルのように表示することはできませんでした。これは私のsummary.oneway関数です

これは出力です：

実際の ANOVA 出力:

どうすればこのフォーマットを実現できますか? どこに何が欠けていますか？

手伝ってくれてどうもありがとう。

クニ

+ と * の違いがちょっとわかりません。

このデータに対して ANOVA テストを実行して、パフォーマンスがメソッドの影響を受けるかどうかを確認したいと思います。テスト広告は 4 つのセッションで繰り返されました。

私は試した：

私はいくつかの重要性を見ることができますmethod:sessが、これが 4 つのセッション中に繰り返された読み取りの原因であるかどうかはわかりません。また、セッション間に大きな違いがあるかどうかを確認したい場合は、aov を計算するときに sess の前に「+」を付ける必要がありますか?

データ：

私は、3 つの異なるクラスに配置された 9 つの異なる遺伝子型を含むデータセットを扱っています。各遺伝子型から約 20 のサイズ測定値が記録されています。

3つのクラスと異なる遺伝子型の違いを分析するために、双方向分散分析を実行してみました（一元配置分散分析が遺伝子型間でサイズが大幅に異なることを確立した後）。

関数を使用しましたaov(size~genotype*class,data=x) 取得した集計テーブルには の行しかなく、予想どおり、またはどこにもgenotype表示されません。取得したテーブルは、実行したときに取得したものと同じですclassgenotype:classaov(size~genotype, data=x)

私は何を間違えましたか？class/が結果の有意性を変えない場合でもclass:genotype、それらは依然として anova サマリー テーブルに表示されるはずですか?