主要内容gydF4y2Ba

NgydF4y2Ba方法方差分析gydF4y2Ba

介绍gydF4y2BaNgydF4y2Ba方法方差分析gydF4y2Ba

您可以使用函数gydF4y2BaanovangydF4y2Ba执行gydF4y2BaNgydF4y2Ba方法的方差分析。使用gydF4y2BaNgydF4y2Ba方法方差分析来确定一组数据的手段对不同组织(水平)的多种因素。默认情况下,gydF4y2BaanovangydF4y2Ba将所有分组变量视为固定效果。与随机效应方差分析的一个例子,看看gydF4y2Ba与随机效应方差分析gydF4y2Ba。重复的措施,看到gydF4y2BafitrmgydF4y2Ba和gydF4y2BaranovagydF4y2Ba。gydF4y2Ba

NgydF4y2Ba方法方差分析是一种泛化的双向方差分析。三个因素,例如,模型可以写成gydF4y2Ba

ygydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba rgydF4y2Ba =gydF4y2Ba μgydF4y2Ba +gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba +gydF4y2Ba βgydF4y2Ba jgydF4y2Ba +gydF4y2Ba γgydF4y2Ba kgydF4y2Ba +gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba +gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba kgydF4y2Ba +gydF4y2Ba (gydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba +gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba +gydF4y2Ba εgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba rgydF4y2Ba ,gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba

  • ygydF4y2BaijkrgydF4y2Ba是一个响应变量的观察。gydF4y2Ba我gydF4y2Ba代表集团gydF4y2Ba我gydF4y2Ba的因素gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba,gydF4y2Ba我gydF4y2Ba= 1,2,…,gydF4y2Ba我gydF4y2Ba,gydF4y2BajgydF4y2Ba代表集团gydF4y2BajgydF4y2Ba的因素gydF4y2BaBgydF4y2Ba,gydF4y2BajgydF4y2Ba= 1,2,…,gydF4y2BaJgydF4y2Ba,gydF4y2BakgydF4y2Ba代表集团gydF4y2BakgydF4y2Ba因子C,gydF4y2BargydF4y2Ba代表了复制号码,gydF4y2BargydF4y2Ba= 1,2,…,gydF4y2BaRgydF4y2Ba。为常数gydF4y2BaRgydF4y2Ba,有总计gydF4y2BaNgydF4y2Ba=gydF4y2Ba我gydF4y2Ba*gydF4y2BaJgydF4y2Ba*gydF4y2BaKgydF4y2Ba*gydF4y2BaRgydF4y2Ba观察,但是观察的数量不需要相同的组为每个组合的因素。gydF4y2Ba

  • μgydF4y2Ba是整体的意思。gydF4y2Ba

  • αgydF4y2Ba我gydF4y2Ba偏差的因素吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba从总体的意思是gydF4y2BaμgydF4y2Ba由于因素gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba。的值gydF4y2BaαgydF4y2Ba我gydF4y2Ba金额为0。gydF4y2Ba

    ∑gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0。gydF4y2Ba

  • βgydF4y2BajgydF4y2Ba组织因素的偏差gydF4y2BaBgydF4y2Ba从总体的意思是gydF4y2BaμgydF4y2Ba由于因素gydF4y2BaBgydF4y2Ba。的值gydF4y2BaβgydF4y2BajgydF4y2Ba金额为0。gydF4y2Ba

    ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba JgydF4y2Ba βgydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0。gydF4y2Ba

  • γgydF4y2BakgydF4y2Ba组织因素的偏差gydF4y2BaCgydF4y2Ba从总体的意思是gydF4y2BaμgydF4y2Ba由于因素gydF4y2BaCgydF4y2Ba。的值gydF4y2BaγgydF4y2BakgydF4y2Ba金额为0。gydF4y2Ba

    ∑gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba KgydF4y2Ba γgydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0。gydF4y2Ba

  • (gydF4y2BaαβgydF4y2Ba)gydF4y2BaijgydF4y2Ba因素之间的交互作用项吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba和gydF4y2BaBgydF4y2Ba。(gydF4y2BaαβgydF4y2Ba)gydF4y2BaijgydF4y2Ba要么指数总和为0。gydF4y2Ba

    ∑gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba JgydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0。gydF4y2Ba

  • (gydF4y2BaαγgydF4y2Ba)gydF4y2Ba本土知识gydF4y2Ba因素之间的交互作用项吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba。的值(gydF4y2BaαγgydF4y2Ba)gydF4y2Ba本土知识gydF4y2Ba要么指数总和为0。gydF4y2Ba

    ∑gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba KgydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0。gydF4y2Ba

  • (gydF4y2BaβγgydF4y2Ba)gydF4y2BajkgydF4y2Ba因素之间的交互作用项吗gydF4y2BaBgydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba。的值(gydF4y2BaβγgydF4y2Ba)gydF4y2BajkgydF4y2Ba要么指数总和为0。gydF4y2Ba

    ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba JgydF4y2Ba (gydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba KgydF4y2Ba (gydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0。gydF4y2Ba

  • (gydF4y2BaαβγgydF4y2Ba)gydF4y2BaijkgydF4y2Ba三方之间的交互项因素吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba,gydF4y2BaBgydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba。的值(gydF4y2BaαβγgydF4y2Ba)gydF4y2BaijkgydF4y2Ba和在任何索引0。gydF4y2Ba

    ∑gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba JgydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba KgydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0。gydF4y2Ba

  • εgydF4y2BaijkrgydF4y2Ba是随机扰动。他们认为是独立的,正态分布,方差不变。gydF4y2Ba

三方方差分析测试假设的影响因素gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba,gydF4y2BaBgydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba和他们的交互响应变量gydF4y2BaygydF4y2Ba。关于平等的假设意味着反应的因素组gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba是gydF4y2Ba

HgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba :gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba =gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ⋯gydF4y2Ba =gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba :gydF4y2Ba 至少有一个gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 是不同的gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

关于平等的假设组平均响应的因素gydF4y2BaBgydF4y2Ba是gydF4y2Ba

HgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba :gydF4y2Ba βgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba =gydF4y2Ba βgydF4y2Ba 2gydF4y2Ba =gydF4y2Ba ⋯gydF4y2Ba =gydF4y2Ba βgydF4y2Ba JgydF4y2Ba HgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba :gydF4y2Ba 至少有一个gydF4y2Ba βgydF4y2Ba jgydF4y2Ba 是不同的,gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba JgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

关于平等的假设组平均响应的因素gydF4y2BaCgydF4y2Ba是gydF4y2Ba

HgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba :gydF4y2Ba γgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba =gydF4y2Ba γgydF4y2Ba 2gydF4y2Ba =gydF4y2Ba ⋯gydF4y2Ba =gydF4y2Ba γgydF4y2Ba KgydF4y2Ba HgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba :gydF4y2Ba 至少有一个gydF4y2Ba γgydF4y2Ba kgydF4y2Ba 是不同的gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba KgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

的交互因素的假设gydF4y2Ba

HgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba :gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba :gydF4y2Ba 至少有一个gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba ≠gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba

HgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba :gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba :gydF4y2Ba 至少有一个gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba kgydF4y2Ba ≠gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba :gydF4y2Ba (gydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba :gydF4y2Ba 至少有一个gydF4y2Ba (gydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba ≠gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba :gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba :gydF4y2Ba 至少有一个gydF4y2Ba (gydF4y2Ba αgydF4y2Ba βgydF4y2Ba γgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba jgydF4y2Ba kgydF4y2Ba ≠gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba

这个符号参数有两个下标,如(gydF4y2BaαβgydF4y2Ba)gydF4y2BaijgydF4y2Ba,代表两个因素的交互效应。的参数(gydF4y2BaαβγgydF4y2Ba)gydF4y2BaijkgydF4y2Ba代表三方互动。一个方差分析模型可以有完整的参数或任何子集,但通常并不包括复杂的交互项,除非它对这些因素还包括所有简单的条款。例如,一个通常不包括三方互动也没有包括所有的双向互动。gydF4y2Ba

为多方方差分析准备数据gydF4y2Ba

不像gydF4y2Baanova1gydF4y2Ba和gydF4y2Baanova2gydF4y2Ba,gydF4y2BaanovangydF4y2Ba不期望数据以表格形式。相反,它预计响应测量和一个单独的向量的向量(或文本数组)中包含的值对应于每一个因素。这个输入数据格式比矩阵更方便当有两个以上的因素或者组合测量的数量每因素不是常数。gydF4y2Ba

ygydF4y2Ba =gydF4y2Ba (gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 3gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 4gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 5gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ⋯gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ygydF4y2Ba NgydF4y2Ba ]gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ↑gydF4y2Ba ↑gydF4y2Ba ↑gydF4y2Ba ↑gydF4y2Ba ↑gydF4y2Ba ↑gydF4y2Ba ggydF4y2Ba 1gydF4y2Ba =gydF4y2Ba {gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba CgydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba BgydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba BgydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ⋯gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba DgydF4y2Ba ”gydF4y2Ba }gydF4y2Ba ggydF4y2Ba 2gydF4y2Ba =gydF4y2Ba (gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ⋯gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ]gydF4y2Ba ggydF4y2Ba 3gydF4y2Ba =gydF4y2Ba {gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba 嗨gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba 中期gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba 低gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba 中期gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba 嗨gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ⋯gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba 低gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba }gydF4y2Ba

执行多方方差分析gydF4y2Ba

打开生活的脚本gydF4y2Ba

这个例子展示了如何执行多方方差分析与里程汽车数据和其他信息在406辆1970年到1982年之间。gydF4y2Ba

加载示例数据。gydF4y2Ba

负载gydF4y2BacarbiggydF4y2Ba

小说在四个变量的例子。gydF4y2Ba英里/加仑gydF4y2Ba是英里每加仑的数量为每个406辆汽车(尽管一些缺失的值编码吗gydF4y2Ba南gydF4y2Ba)。其他三个变量因素:gydF4y2Bacyl4gydF4y2Ba(四缸车),gydF4y2BaorggydF4y2Ba(汽车起源于欧洲、日本或美国),和gydF4y2Ba当gydF4y2Ba(汽车是建立在早期的中间时期,或在晚期)。gydF4y2Ba

符合完整的模型,要求三方相互作用和类型3 sums-of-squares。gydF4y2Ba

varnames = {gydF4y2Ba“起源”gydF4y2Ba;gydF4y2Ba“4共青团”gydF4y2Ba;gydF4y2Ba“MfgDate”gydF4y2Ba};anovan (MPG, {org cyl4}时,3,3,varnames)gydF4y2Ba

图多方方差分析包含类型的对象uicontrol。gydF4y2Ba

ans =gydF4y2Ba7×1gydF4y2Ba南0.0000 0.0000 0.7032 0.0001 0.2072 0.6990gydF4y2Ba

注意,许多方面都以#符号没有满秩,其中一个是零自由度和缺失gydF4y2BapgydF4y2Ba价值。这可能发生在有缺失的因素组合模型高阶术语。在这种情况下,下面的交叉表显示,没有汽车在欧洲的早期期间与其他四缸,0表示的gydF4y2Ba台(2,1,1)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

(资源描述,chi2 p factorvals] =交叉表(org, cyl4)gydF4y2Ba
台=(资源(::1)= 25 82 75 0 4 3 3 3 4台(:,:2)= 12 22 38 23 26日17 12 25 32gydF4y2Ba
chi2 = 207.7689gydF4y2Ba
p = 8.0973 38吗gydF4y2Ba
factorvals =gydF4y2Ba3×3单元阵列gydF4y2Ba{'美国'}{‘早’}{‘其他’}{“欧洲”}{“中期”}{‘四’}{‘日本’}{“末”}{0 x0双}gydF4y2Ba

因此不可能估计三方互动效果,和包括三方互动的模型适合奇异。gydF4y2Ba

使用方差分析表中即使是有限的信息,你可以看到,三方互动gydF4y2BapgydF4y2Ba值为0.699,所以它并不重要。gydF4y2Ba

检查只有双向互动。gydF4y2Ba

[p tbl2统计、条款]= anovan (MPG, {org cyl4}时,2,3,varnames);gydF4y2Ba

图多方方差分析包含类型的对象uicontrol。gydF4y2Ba

条款gydF4y2Ba
条款=gydF4y2Ba6×3gydF4y2Ba1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1gydF4y2Ba

现在所有的条款是有价值的。的gydF4y2BapgydF4y2Ba值为交互项4 (gydF4y2Ba* 4共青团起源gydF4y2Ba)和交互项6 (gydF4y2Ba4共青团* MfgDategydF4y2Ba)是更大的比一个典型的截止值为0.05,表明这些术语并不重要。你可以选择忽略这些条款和池到误差项的影响。输出gydF4y2Ba条款gydF4y2Ba变量返回一个矩阵的编码,每一个都是一个代表一个词位模式。gydF4y2Ba

省略方面从模型中删除的条目gydF4y2Ba条款gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

条款([4 - 6]:)= []gydF4y2Ba
条款=gydF4y2Ba4×3gydF4y2Ba1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1gydF4y2Ba

运行gydF4y2BaanovangydF4y2Ba再一次,这一次提供由此产生的向量作为模型参数。还返回多个所需的统计数据比较的因素。gydF4y2Ba

[~,~,统计]= anovan (MPG, {org cyl4当},,3,varnames)gydF4y2Ba

图多方方差分析包含类型的对象uicontrol。gydF4y2Ba

统计=gydF4y2Ba结构体字段:gydF4y2Ba来源:“anovan”渣油:[3.1235 0.1235 3.1235 1.1235 2.1235 0.1235 -0.8765……多项式系数:x1双[18]Rtr: [10 x10双]rowbasis: [10 x18双]教育部:388 mse: 14.1056 nullproject: [18 x10双]:[4 x3双]nlevels: x1双[3]连续:[0 0 0]vmeans: x1双[3]termcols: x1双[5]coeffnames: 18 x1细胞}{var: [18 x3双]varnames: {3 x1细胞}grpnames: {3 x1细胞}vnested: [] ems:[]分母项:[]dfdenom: [] msdenom: [] var: [] varci: [] txtdenom: [] txtems: [] rtnames: []gydF4y2Ba

现在你有一个更简洁的模型表明这些汽车的里程似乎与这三个因素,而且生产日期的影响取决于汽车在哪里。gydF4y2Ba

执行多个比较起源和气缸。gydF4y2Ba

结果= multcompare(统计,gydF4y2Ba“维度”gydF4y2Ba[1,2])gydF4y2Ba

图多人口比较边际意味着包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题点击您想要测试包含13线类型的对象。gydF4y2Ba

结果=gydF4y2Ba15×6gydF4y2Ba1.0000 2.0000 -5.4891 -3.8412 -2.1932 0.0000 1.0000 3.0000 -4.4146 -2.7251 -1.0356 0.0001 1.0000 4.0000 -9.9992 -8.5828 -7.1664 1.0000 5.0000 -14.0237 -12.4240 -10.8242 0 0 1.0000 6.0000 -12.8980 -11.3080 -9.7180 2.0000 3.0000 -0.7171 1.1160 2.9492 0.5085 2.0000 4.0000 -7.3655 -4.7417 -2.1179 0.0000 2.0000 5.0000 -9.9992 -8.5828 -7.1664 0 2.0000 6.0000 -9.7464 -7.4668 -5.1872 0.0000 3.0000 4.0000 -8.5396 -5.8577 -3.1757 0.0000⋮gydF4y2Ba

另请参阅gydF4y2Ba

|gydF4y2Ba|gydF4y2Ba|gydF4y2Ba

相关的例子gydF4y2Ba

更多关于gydF4y2Ba

统计和机器学习工具箱文档gydF4y2Ba

金宝app

掌握机器学习:一个循序渐进的指导与MATLABgydF4y2Ba

掌握机器学习:一个循序渐进的指导与MATLABgydF4y2Ba

下载电子书gydF4y2Ba