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数据分析
如何在统计软件R中进行方差分析测试
发布时间:2019-12-14    信息来源:未知    浏览次数:

  您将看到基本命令建议已打开。这是已执行命令的日志和输出。但是,无法对其进行编辑,使其难以使用,而是使用以下命令打开脚本窗口:

  此窗口充当基本的文字处理器(靠近记事本),可以通过右键单击一行或所选内容并运行它来编写,编辑和执行命令。或者,快捷键Control + r也将执行一行或选择。

  您可以通过在注释的开头加上井号(#)来在R中编写注释。步骤3中显示了一个示例。

  .csv也许是最流行的文件处理数据文件时键入。 .csv文件可以从excel轻松制作。或者,您可以通过命名和指向变量将数据直接输入R中(请参见辅助映像)。如果您有.csv文件,那就太好了!使用以下命令之一读取它:

  图像中的示例将卡路里作为因变量y与一个自变量进行比较(在此示例中为糖)。

  如果R找不到指定的变量,请确保标点符号匹配并且您已经执行了‘attach(data)’命令。

  具有多个自变量x1,x2到xn的情况是一个简单的变化。 br》修改代码,使自变量成为在它们之间带有星号(*)的乘积:

  让我们从中获取多元模型第4步。在这里,我们尝试用糖,卡路里,脂肪,蛋白质以及它们彼此之间的相互作用(糖* CalFat,糖*蛋白质,CalFat *蛋白质和糖* CalFat *蛋白质)来描述卡路里。

  焦点在列上:F大于上一列列出的值的概率。这通常称为 p值。在大多数情况下,您将重要性置于alpha = .05级别,或者我们要求P值小于.05 才被视为具有统计意义。

  由此我们可以得出结论,如果您的目标是描述卡路里,则只需对CalFat进行回归或潜在的糖* CalFat *蛋白质。如果您打算采集更多样本,而您只关心它的预测或描述卡路里,那么您现在只需要从Fat中收集卡路里,而不必收集所有其他变量。

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