anova

5गर्मी

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में एनोवा और तुलना (ऑर्थोगोनल एकल डीएफ) का विभाजन, मैं एनोवा (निश्चित या मिश्रित मॉडल) में एकल डीएफ ऑर्थोगोनल कंट्रास्ट करना चाहता हूं। यहां केवल उदाहरण है: require(nlme) data (Alfalfa) Variety:

5गर्मी

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एनोवा

के साथ आर में विकल्प में मैंने डेटा के विभिन्न सेटों पर एनोवा चलाने की कोशिश की और मुझे यह नहीं पता था कि इसे कैसे किया जाए। मैं goolged और इस उपयोगी पाया: http://www.ats.ucla.edu/stat/r/pages/looping

5गर्मी

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आर और आँकड़े मॉडल कुछ अलग एनोवा परिणाम क्यों देते हैं?

statsmodels से एक छोटे आर नमूना डेटासेट और ANOVA उदाहरण का उपयोग करके, चर के किसी के लिए स्वतंत्रता की डिग्री अलग-अलग रिपोर्ट की जाती है, & एफ-मान परिणाम भी थोड़ा अलग होते हैं। शायद उनके पास थोड़ा अलग

8गर्मी

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ब्लॉक डिजाइन और बार-बार उपायों के साथ ANOVA

मैं एक ऐसे क्षेत्रीय परीक्षण पर कुछ सांख्यिकीय विश्लेषण चलाने का प्रयास कर रहा हूं जो उसी बढ़ते मौसम में 2 साइटों पर बनाया गया था। दोनों साइटों पर (Site, स्तरों: एचएफ | एनडब्ल्यू) प्रयोगात्मक डिजाइन क

5गर्मी

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आर में एनोवा: आजादी की डिग्री लगभग सभी बराबर 1

यह मेरे सम्मान थीसिस के लिए है! मेरे सलाहकार को पता नहीं है कि आर का उपयोग कैसे करें और मुझे नहीं पता कि किसी और चीज का उपयोग कैसे करें, इसलिए मैं यहां हूं। > d.weight R N P C D.weight 1 1 0 0 G

6गर्मी

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कॉलम द्वारा आयोजित नमूनों के साथ आर में एकल कारक ANOVA कैसे करें?

मेरे पास एक डेटा सेट है जहां नमूनों को कॉलम द्वारा समूहीकृत किया जाता है। निम्न नमूना डाटासेट अपने डेटा के प्रारूप के समान है: a = c(1,3,4,6,8) b = c(3,6,8,3,6) c = c(2,1,4,3,6) d = c(2,2,3,3,4)

5गर्मी

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pairwise.t.test

से टी मान निकालने के लिए मैं जानना चाहता हूं कि मैं pairwise.t.test फ़ंक्शन से टी मान निकाल सकता हूं क्योंकि यह केवल पी मानों की रिपोर्ट कर रहा है। मैंने दोहराए गए उपायों को चलाने के बाद pairwise.t.te

22गर्मी

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पायदान में एनोवा पेंडस डेटाफ्रेम का उपयोग आँकड़े के साथ या scipy के साथ?

मैं एक चर में भिन्नता को तोड़ने के लिए पांडस डेटाफ्रेम का उपयोग करना चाहता हूं। उदाहरण के लिए, यदि मेरे पास 'डिग्री' नामक एक कॉलम है, और मैंने इसे विभिन्न तिथियों, शहरों और रात बनाम दिन के लिए अनुक्रम

6गर्मी

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एनोवा में विरोधाभास

मैं पिछले पदों के विरोधाभासों को समझता हूं और मुझे लगता है कि मैं सही काम कर रहा हूं लेकिन यह मुझे वह नहीं दे रहा है जो मैं उम्मीद करूंगा। x <- c(11.80856, 11.89269, 11.42944, 12.03155, 10.40744,

6गर्मी

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एक ग्लैमर मॉडल के आर में वास्तविक अवशिष्ट विचलन और स्वतंत्रता की डिग्री कैसे प्राप्त होती है जब पैरामीटर का एक सेट वेक्टर

के रूप में चिपकाया जाता है) मैं एक स्क्रिप्ट लिख रहा हूं (पायथन में, पीईपीआर में आर भागों के साथ) जैसे कि मुझे आर में एक फ़ंक्शन का उपयोग करने की आवश्यकता है जो एफ-अनुपात परीक्षण वाले दो मॉडल की तुलना