anova

    7गर्मी

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    आर सीखने की कोशिश कर रहा है। पुराने आंकड़ों के पाठ से एक प्रश्न यह जानना चाहता है कि विभिन्न निर्माण स्थलों पर ब्रेक टाइम्स में कोई अंतर है या नहीं। समस्या यह है कि पाठ ने फैसला किया कि प्रत्येक साइट

    6गर्मी

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    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)

    8गर्मी

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    मुझे कोई समस्या है। archive{'group1': array([ 1, 2, 3, ..., ]), 'group2': array([ 9, 8, 7, ..., ]), ...} अब मेरी समस्या है कि समूहों की संख्या अलग अलग के लिए निश्चित नहीं है: मैं) एनोवा

    5गर्मी

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    में एनोवा बॉक्सप्लॉट पर पोस्टहोक लेबल यदि मेरे पास कुछ डेटा है और एनोवा और पोस्ट-हाॉक टेस्ट करते हैं, तो मैं एक बॉक्सप्लॉट कैसे बना सकता हूं जो आर के बाहर आकृति को संपादित करने के बजाय पोस्ट-होक वर्गी

    5गर्मी

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    क्या निम्नलिखित मॉडल के साथ गलत है: # simulated data yr = 2; vg = 4, fm = 5, gen = 5 mbb <- data.frame(trait1 = rnorm(200, 15, 4),yr = c(rep (1:2, each = 100)), vg = c(rep(rep(1:4, each =25)

    6गर्मी

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    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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    में anova() के साथ दो रैखिक मॉडल की तुलना करना मुझे समझ में नहीं आता कि इस आउटपुट में पी-वैल्यू का क्या अर्थ है। मेरा मतलब पी-वैल्यू नहीं है, लेकिन इस मामले में। > Model 1: sl ~ le + ky > Model 2: sl

    5गर्मी

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    मैं सेल की दो-तरफा तालिका जैसे कुछ मानक त्रुटियों और जर्नल आलेख से नमूना आकार के साथ कुछ लेना चाहता हूं और एक एनोवा की गणना करना चाहता हूं टेबल, इंटरैक्शन प्लॉट बनाएं, और अन्य चीजें जो संभव हैं। मैं इ

    6गर्मी

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    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

    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: