主要内容gydF4y2Ba

NgydF4y2Ba方法方差分析gydF4y2Ba

介绍gydF4y2BaNgydF4y2Ba方法方差分析gydF4y2Ba

你可以使用这个函数gydF4y2BaanovangydF4y2Ba执行gydF4y2BaNgydF4y2Ba方法的方差分析。使用gydF4y2BaNgydF4y2Ba-方式方差分析，以确定一组数据的均值是否与多个因素的组(水平)不同。默认情况下,gydF4y2BaanovangydF4y2Ba将所有分组变量视为固定效果。有关随机效应方差分析的例子，请参见gydF4y2Ba随机效应方差分析gydF4y2Ba．有关重复测量，请参见gydF4y2BafitrmgydF4y2Ba和gydF4y2BaranovagydF4y2Ba．gydF4y2Ba

NgydF4y2Ba-way方差分析是双向方差分析的推广。例如，对于三个因素，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是对响应变量的观察。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，和gydF4y2BargydF4y2Ba表示复制编号，gydF4y2BargydF4y2Ba= 1, 2，…gydF4y2BaRgydF4y2Ba．为常数gydF4y2BaRgydF4y2Ba，总共有gydF4y2BaNgydF4y2Ba＝gydF4y2Ba我gydF4y2Ba＊gydF4y2BaJgydF4y2Ba＊gydF4y2BaKgydF4y2Ba＊gydF4y2BaRgydF4y2Ba观察，但观察的数量不必是相同的每组因素的组合。gydF4y2Ba

  • μgydF4y2Ba是总体平均值。gydF4y2Ba

  • αgydF4y2Ba我gydF4y2Ba是组因素的偏差吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba从总体平均值来看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群体的偏差是因素吗gydF4y2BaBgydF4y2Ba从总体平均值来看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群体的偏差是因素吗gydF4y2BaCgydF4y2Ba从总体平均值来看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是因素之间的相互作用项吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba和gydF4y2BaBgydF4y2Ba．（gydF4y2BaαβgydF4y2Ba）gydF4y2BaijgydF4y2Ba对任意一个指标求和为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是因素之间的相互作用项吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba．的值gydF4y2BaαγgydF4y2Ba）gydF4y2Ba本土知识gydF4y2Ba对任意一个指标求和为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是因素之间的相互作用项吗gydF4y2BaBgydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba．的值gydF4y2BaβγgydF4y2Ba）gydF4y2BajkgydF4y2Ba对任意一个指标求和为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是因素之间的三元相互作用项吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba，gydF4y2BaBgydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba．的值gydF4y2BaαβγgydF4y2Ba）gydF4y2BaijkgydF4y2Ba对任何指标求和为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为随机扰动。假设它们是独立的，正态分布的，并且有常数方差。gydF4y2Ba

三向方差分析检验有关因素影响的假设gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba，gydF4y2BaBgydF4y2Ba，gydF4y2BaCgydF4y2Ba，以及它们对响应变量的交互作用gydF4y2BaygydF4y2Ba．关于因子组的平均响应相等的假设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

关于因子组平均响应相等的假设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

关于因子组平均响应相等的假设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

有关因素相互作用的假设如下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

在这种表示法中，参数有两个下标，例如(gydF4y2BaαβgydF4y2Ba）gydF4y2BaijgydF4y2Ba，表示两个因素的相互作用效果。的参数(gydF4y2BaαβγgydF4y2Ba）gydF4y2BaijkgydF4y2Ba表示三方交互。方差分析模型可以有完整的参数集或任何子集，但传统上它不包括复杂的交互项，除非它也包括那些因素的所有简单项。例如，如果不包括所有的双向交互，一般不会包括三方交互。gydF4y2Ba

准备数据进行N-Way方差分析gydF4y2Ba

不像gydF4y2Baanova1gydF4y2Ba和gydF4y2Baanova2gydF4y2Ba，gydF4y2BaanovangydF4y2Ba不期望数据以表格形式出现。相反，它需要一个响应度量向量和一个单独的向量(或文本数组)，其中包含对应于每个因素的值。当有两个以上的因子或每个因子组合的测量数不是常数时，这种输入数据格式比矩阵更方便。gydF4y2Ba

ygydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba ［gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ，gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ，gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba ，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 3.gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ⋯gydF4y2Ba ，gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ］gydF4y2Ba ggydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba ＝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对1970年到1982年间生产的406辆汽车的里程和其他信息的汽车数据进行N-way方差分析。gydF4y2Ba

加载示例数据。gydF4y2Ba

负载gydF4y2BacarbiggydF4y2Ba

该示例主要关注四个变量。gydF4y2Ba英里/加仑gydF4y2Ba406辆车每加仑行驶的里程数是多少?(尽管有些车的里程数被忽略了?gydF4y2Ba南gydF4y2Ba）.其他三个变量是因素:gydF4y2Bacyl4gydF4y2Ba(不管是不是四缸车)gydF4y2BaorggydF4y2Ba(汽车起源于欧洲、日本或美国)gydF4y2Ba当gydF4y2Ba(汽车是在这个时期早期、中期或后期制造的)。gydF4y2Ba

适合完整的模型，要求多达三种交互和三种平方和。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N-Way ANOVA包含uicontrol类型的对象。gydF4y2Ba

ans =gydF4y2Ba7×1gydF4y2Ba0.0000 NaN 0.0000 0.7032 0.0001 0.2072 0.6990gydF4y2Ba

注意，许多术语用#符号表示没有满秩，其中一个术语的自由度为零，并且缺少agydF4y2BapgydF4y2Ba价值。当缺少因子组合和模型有高阶项时，就会发生这种情况。在这种情况下，下面的交叉表格显示，在这个时期的早期，欧洲没有生产出除了四个汽缸以外的汽车，如0 In所示gydF4y2Ba台(2,1,1)gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

(资源描述,chi2 p factorvals] =交叉表(org, cyl4)gydF4y2Ba
TBL = TBL (:，: 1) = 82 75 25 0 4 3 3 3 4 TBL (:，: 2) = 12 22 38 23 26 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，无法估计三向相互作用的影响，而将三向相互作用项纳入模型使拟合奇异。gydF4y2Ba

即使使用方差分析表中有限的信息，你也可以看到三方交互具有gydF4y2BapgydF4y2Ba-值为0.699，因此不显著。gydF4y2Ba

只检查双向交互。gydF4y2Ba

[p,tbl2,stats,terms] = anovan(MPG，{org cyl4 when}，2,3,varnames);gydF4y2Ba

图N-Way ANOVA包含uicontrol类型的对象。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

现在所有的条件都是可估价的。的gydF4y2BapgydF4y2Ba-交互项4的值(gydF4y2Ba* 4共青团起源gydF4y2Ba)及互动项6 (gydF4y2Ba4共青团* MfgDategydF4y2Ba)比典型的截断值0.05大得多，说明这些项不显著。您可以选择忽略这些项，并将它们的影响集中到错误项中。输出gydF4y2Ba条款gydF4y2Ba变量返回一个代码矩阵，每个代码都是表示一个术语的位模式。gydF4y2Ba

从中删除条目，从而从模型中省略术语gydF4y2Ba条款gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

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

运行gydF4y2BaanovangydF4y2Ba同样，这一次提供结果向量作为模型参数。还返回多个因素比较所需的统计数据。gydF4y2Ba

[~，~，stats] = anovan(MPG，{org cyl4 when}，terms,3,varnames)gydF4y2Ba

图N-Way ANOVA包含uicontrol类型的对象。gydF4y2Ba

统计=gydF4y2Ba结构体字段:gydF4y2Ba来源:'anovan' resid:[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: [] varest: [] varci: [] txtdenom: [] txtems: [] rtnames: []gydF4y2Ba

现在你有了一个更简洁的模型，表明这些汽车的里程似乎与所有三个因素有关，而生产日期的影响取决于汽车的产地。gydF4y2Ba

对Origin和Cylinder执行多次比较。gydF4y2Ba

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

图总体边际均值多重比较包含一个坐标轴对象。带有标题的轴对象单击要测试的组包含13个类型为line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 0 1.0000 5.0000 -14.0237 -12.4240 -10.8242 0 1.0000 6.0000 -12.8980 -11.3080 -9.7180 0 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 2.00006.0000 -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:一步一步的指导与MATLABgydF4y2Ba

掌握机器学习:一步一步的指导与MATLABgydF4y2Ba

下载电子书gydF4y2Ba