主要内容GydF4y2Ba

NGydF4y2Ba- 道诺瓦GydF4y2Ba

介绍GydF4y2BaNGydF4y2Ba- 道诺瓦GydF4y2Ba

您可以使用该功能GydF4y2BaanovanGydF4y2Ba去表演GydF4y2BaNGydF4y2Ba- 道诺瓦。用GydF4y2BaNGydF4y2Ba-方式方差分析，以确定是否在一组数据的平均数不同的组(水平)的多因素。默认情况下,GydF4y2BaanovanGydF4y2Ba将所有分组变量视为固定效果。有关随机效果的ANOVA的示例，请参阅GydF4y2Ba随机效应方差分析GydF4y2Ba。对于反复措施，见GydF4y2BafitrmGydF4y2Ba和GydF4y2BaRanova.GydF4y2Ba。GydF4y2Ba

NGydF4y2Ba- 道Anova是双向ANOVA的概括。例如，对于三个因素，可以写入模型GydF4y2Ba

yGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba R.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba μGydF4y2Ba +GydF4y2Ba αGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba +GydF4y2Ba βGydF4y2Ba jGydF4y2Ba +GydF4y2Ba γGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba +GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba （GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba εGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba R.GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba

在哪里GydF4y2Ba

  • yGydF4y2BaIJKR.GydF4y2Ba是对响应变量的观察。GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba代表组GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba因子GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba那GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba= 1、2、…GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba那GydF4y2BajGydF4y2Ba代表组GydF4y2BajGydF4y2Ba因子GydF4y2BaB.GydF4y2Ba那GydF4y2BajGydF4y2Ba= 1、2、…GydF4y2BajGydF4y2Ba那GydF4y2BaK.GydF4y2Ba代表组GydF4y2BaK.GydF4y2Ba因子C和GydF4y2BaR.GydF4y2Ba代表复制号码，GydF4y2BaR.GydF4y2Ba= 1、2、…GydF4y2BaR.GydF4y2Ba。对于常数GydF4y2BaR.GydF4y2Ba，总共有GydF4y2BaNGydF4y2Ba=GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba*GydF4y2BajGydF4y2Ba*GydF4y2BaK.GydF4y2Ba*GydF4y2BaR.GydF4y2Ba观察结果，但观察的数量与各种因素组的组合不一定是相同的。GydF4y2Ba

  • μGydF4y2Ba是总体均值。GydF4y2Ba

  • αGydF4y2Ba一世GydF4y2Ba是因素组的偏差GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba从总体均值来看GydF4y2BaμGydF4y2Ba由于因素GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba。价值GydF4y2BaαGydF4y2Ba一世GydF4y2Ba总和到0。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba αGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

  • βGydF4y2BajGydF4y2Ba是群体中的偏差GydF4y2BaB.GydF4y2Ba从总体均值来看GydF4y2BaμGydF4y2Ba由于因素GydF4y2BaB.GydF4y2Ba。价值GydF4y2BaβGydF4y2BajGydF4y2Ba总和到0。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba jGydF4y2Ba βGydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

  • γGydF4y2BaK.GydF4y2Ba是群体中的偏差GydF4y2BaCGydF4y2Ba从总体均值来看GydF4y2BaμGydF4y2Ba由于因素GydF4y2BaCGydF4y2Ba。价值GydF4y2BaγGydF4y2BaK.GydF4y2Ba总和到0。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba γGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

  • （GydF4y2Baαβ.GydF4y2Ba）GydF4y2BaIJ.GydF4y2Ba是因素之间的相互作用项吗GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba和GydF4y2BaB.GydF4y2Ba。（GydF4y2Baαβ.GydF4y2Ba）GydF4y2BaIJ.GydF4y2Ba总和在任何索引上。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba jGydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

  • （GydF4y2BaαγGydF4y2Ba）GydF4y2Ba我知道GydF4y2Ba是因素之间的相互作用项吗GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba和GydF4y2BaCGydF4y2Ba。（GydF4y2BaαγGydF4y2Ba）GydF4y2Ba我知道GydF4y2Ba总和在任何索引上。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

  • （GydF4y2Baβγ.GydF4y2Ba）GydF4y2Bajk.GydF4y2Ba是因素之间的相互作用项吗GydF4y2BaB.GydF4y2Ba和GydF4y2BaCGydF4y2Ba。（GydF4y2Baβγ.GydF4y2Ba）GydF4y2Bajk.GydF4y2Ba总和在任何索引上。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba jGydF4y2Ba （GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba （GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

  • （GydF4y2BaαβγGydF4y2Ba）GydF4y2BaijkGydF4y2Ba是因素之间的三向互动项GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba那GydF4y2BaB.GydF4y2Ba,GydF4y2BaCGydF4y2Ba。（GydF4y2BaαβγGydF4y2Ba）GydF4y2BaijkGydF4y2Ba对任意指标求和到0。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba jGydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

  • εGydF4y2BaIJKR.GydF4y2Ba是随机扰动。假设它们是独立的，正态分布的，并且有恒定的方差。GydF4y2Ba

三向方差分析检验有关因素影响的假设GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba那GydF4y2BaB.GydF4y2Ba那GydF4y2BaCGydF4y2Ba以及它们对响应变量的互动GydF4y2BayGydF4y2Ba。关于因子组的平均反应平等的假设GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba是GydF4y2Ba

HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba αGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba =GydF4y2Ba αGydF4y2Ba 2GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba =GydF4y2Ba αGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba αGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 是不同的GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ......GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba

关于组因子的平均反应相等的假设GydF4y2BaB.GydF4y2Ba是GydF4y2Ba

HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba βGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba =GydF4y2Ba βGydF4y2Ba 2GydF4y2Ba =GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba =GydF4y2Ba βGydF4y2Ba jGydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba βGydF4y2Ba jGydF4y2Ba 是不同的,GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ......GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 。GydF4y2Ba

关于组因子的平均反应相等的假设GydF4y2BaCGydF4y2Ba是GydF4y2Ba

HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba γGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba =GydF4y2Ba γGydF4y2Ba 2GydF4y2Ba =GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba =GydF4y2Ba γGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba γGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba 是不同的GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ......GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba

关于因素的相互作用的假设是GydF4y2Ba

HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba ≠GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba ≠GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba （GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba （GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba ≠GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba （GydF4y2Ba αGydF4y2Ba βGydF4y2Ba γGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba ≠GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

在此符号参数中，具有两个下标，例如（GydF4y2Baαβ.GydF4y2Ba）GydF4y2BaIJ.GydF4y2Ba，代表两个因素的相互作用效果。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，除非它还包括这些因素的所有更简单的项。例如，如果不包括所有的双向交互，通常就不包括三方交互。GydF4y2Ba

为N-Way Anova准备数据GydF4y2Ba

不像GydF4y2BaANOVA1GydF4y2Ba和GydF4y2BaAnova2.GydF4y2Ba那GydF4y2BaanovanGydF4y2Ba不期望数据以表格形式显示。相反，它期望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恒定时，这种输入数据格式比矩阵更方便。GydF4y2Ba

yGydF4y2Ba =GydF4y2Ba [GydF4y2Ba yGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba yGydF4y2Ba 2GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba yGydF4y2Ba 3.GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba yGydF4y2Ba 4.GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba yGydF4y2Ba 5.GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba yGydF4y2Ba NGydF4y2Ba ]GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba ↑GydF4y2Ba ↑GydF4y2Ba ↑GydF4y2Ba ↑GydF4y2Ba ↑GydF4y2Ba ↑GydF4y2Ba GGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba =GydF4y2Ba {GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 一种GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 一种GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba CGydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba B.GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba B.GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba D.GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba }GydF4y2Ba GGydF4y2Ba 2GydF4y2Ba =GydF4y2Ba [GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 3.GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba ]GydF4y2Ba GGydF4y2Ba 3.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba {GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 你好GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 中GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 低GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 中GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 你好GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 低GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba }GydF4y2Ba

执行n-way AnovaGydF4y2Ba

打开生活的脚本GydF4y2Ba

此示例显示了如何在1970年至1982年间的406辆汽车中使用里程和其他信息执行N-Way Anova。GydF4y2Ba

加载样例数据。GydF4y2Ba

加载GydF4y2BaCARBIG.GydF4y2Ba

该示例主要关注四个变量。GydF4y2BaMPG.GydF4y2Ba是406辆汽车中每辆车的每加仑数量（尽管有些人丢失了编码的值GydF4y2Ba南GydF4y2Ba)。其他三个变量是因子:GydF4y2BaCYL4GydF4y2Ba(四缸车与否)，GydF4y2Baorg.GydF4y2Ba(car起源于欧洲、日本或美国)，以及GydF4y2Ba什么时候GydF4y2Ba(汽车是在这个时期的早期、中期或后期建造的)。GydF4y2Ba

适合完整的模型，要求最多三种交互和类型3的平方和。GydF4y2Ba

varnames = {GydF4y2Ba'起源'GydF4y2Ba;GydF4y2Ba'4 cyl'GydF4y2Ba;GydF4y2Ba'生产日期'GydF4y2Ba};ANOVAN（MPG，{ORG CYL4时}，3,3，VARNAME）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

请注意，许多术语标记为没有完整排名的＃符号，其中一个具有零自由度并且缺少一个GydF4y2BaP.GydF4y2Ba价值。当缺少因子组合和模型具有高阶项时，就会发生这种情况。在这种情况下，下面的交叉表格显示，在早期的时期，没有欧洲制造的汽车除了四个汽缸，如在0GydF4y2BaTBL（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个单元阵列GydF4y2Ba{'USA'} {'Opere'} {'ofer'} {'europe'} {'four'} {'four'} {'four'} {'four'} {'dapan'} {'date'} {0x0 double}GydF4y2Ba

因此不可能估计三向交互效应，并且模型中包含三向交互项使拟合具有奇异性。GydF4y2Ba

即使是ANOVA表中可用的有限信息也可以看到三向交互有一个GydF4y2BaP.GydF4y2Ba- 0.699的值，因此它不显着。GydF4y2Ba

仅检查双向交互。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

术语GydF4y2Ba
条款=GydF4y2Ba6×3GydF4y2Ba1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1GydF4y2Ba

现在所有项都是可估计的。的GydF4y2BaP.GydF4y2Ba- 互动项4（GydF4y2Ba起源* 4cyl.GydF4y2Ba）和互动项6（GydF4y2Ba4cyl * mfgdate.GydF4y2Ba)远远大于0.05的典型截止值，表明这些项不显著。您可以选择省略这些术语，并将它们的影响集中到错误术语中。输出GydF4y2Ba术语GydF4y2Ba变量返回一个代码矩阵，每个代码矩阵都是代表一个术语的位模式。GydF4y2Ba

通过删除它们的条目来省略模型的术语GydF4y2Ba术语GydF4y2Ba。GydF4y2Ba

术语（[4 6]，:) = []GydF4y2Ba
条款=GydF4y2Ba4×3GydF4y2Ba1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1GydF4y2Ba

跑步GydF4y2BaanovanGydF4y2Ba同样，这一次将结果向量作为模型参数提供。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结构与字段：GydF4y2Ba来源：'Anovan'Resid：[1x406 Double] Coffs：[18x1 Double] RTR：[10x10 Double] RowBasis：[10x10 Double] DFE：388 MSE：14.1056 NullProject：[18x10双]术语：[4x3双] NLevels：[3x1 double]连续：[0 0] vmeans：[3x1 double] tigncols：[5x1 double] coeffnames：{18x1 cell} vars：[18x3 double] varnames：{3x1 cell} grpnames：{3x1 cell} vnested：[]EMS：[]否定：[] DFDEOM：[] MSDDOM：[]变型：[] varci：[] txtdenom：[] txtems：[] Rtnames：[]GydF4y2Ba

现在你有了一个更节约的模型，表明这些汽车的里程似乎与所有这三个因素有关，而且生产日期的影响取决于汽车的产地。GydF4y2Ba

对原点和圆柱体执行多次比较。GydF4y2Ba

结果= Multcompare（统计数据），GydF4y2Ba“维度”GydF4y2Ba[1, 2])GydF4y2Ba

图总体边际均值的多重比较包含一个轴。单击要测试的组包含13个line类型的对象。GydF4y2Ba

结果=GydF4y2Ba15×6GydF4y2Ba1.000 2.0000 -5.4891 -3.8412 -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 6.000 -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

也可以看看GydF4y2Ba

|GydF4y2Ba|GydF4y2Ba|GydF4y2Ba

相关例子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：使用MATLAB逐步指南GydF4y2Ba

掌握机器学习：使用MATLAB逐步指南GydF4y2Ba

下载电子书GydF4y2Ba