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r - spatstat による多重比較
を使用して空間モデルを実行していspatstatます。モデルのフィッティングに続いて、いくつかの距離で予測を比較し、それらが互いに有意に異なるかどうかを述べたいと思います。データセットに基づいて、0, 0 原点の周りにたくさんのポイントがあります。各ポイントには、x、y 座標、原点からの距離、方位角 (北 / 東 / 西 / 南) があります。
この質問への回答からのセットアップに従ってください：
北と西の点をグリッドで予測します。
次のステップとして、距離 x、y、z では北と西の値が大きく異なるが、a、b、c では大きく異なると言いたいのですが...どうすればそこにたどり着けますか?
r - 「数値/複素行列/ベクトル引数が必要です」というエラーを回避する方法は?
最初にテーブルをアップロードします。表には 9 行が含まれており、そのうちの 6 行は要因であり、残りの 3 行は 152 人の個人 (n01、n02、n03) の成長率の個別の測定値です。次に、要因を指定します。
次に、興味のある要素を含む新しいテーブル "r2" にデータフレームを溶かし、na.omit 関数で NA 値を削除します。
r2 は次のようになります。
その後、固定分散を設定し、次のように 2 つの gls モデルを適用して実行します。
モデルの要約と anova を取得できるため、モデルは正常に機能しているようです。次に、次のように、パッケージ emmeans の lsmeans 関数を使用して事後ペアワイズ比較を実行しようとします。
lsmeans は、2 因子モデル mix1 で正常に機能するようです。ただし、モデル mix3 で lsmeans を実行すると、次のエラーが表示されます。
crossprod(x, y) のエラー: 数値/複素行列/ベクトルの引数が必要です
モデルを行列に変換しようとしましたが、lsmeans関数に対して正しいオブジェクトではありません。また、係数を設定せずに列を数値のままにしてみましたが、同じエラーが表示されます。lsmeans 関数について読んでいるときに、それに関連する crossprod 関数が見つかりません。
r - glm の事後分析の実行中にエラーが発生しました
治療のために事後比較を実行しようとしていますが、glht を実行すると、「modelparm.default(model, ...) のエラー: 係数と共分散行列の次元が一致しません」というエラーが発生し続けます。
複数のペアワイズ比較を行うより良い方法はありますか? emmeans も使用してみましたが、それが正しい方法かどうかはわかりません。
これは私のデータのサブセットです: