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GydF4y2BaAnovan.GydF4y2Ba去表演GydF4y2BaNGydF4y2Ba- 道诺瓦。采用GydF4y2BaNGydF4y2Ba- 道路ANOVA确定一组数据中的装置是否与多个因素的组（级别）不同。默认，GydF4y2BaAnovan.GydF4y2Ba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GydF4y2BaANOVA随机效应GydF4y2Ba。对于反复措施，见GydF4y2BaFitrm.GydF4y2Ba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 μ.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba +GydF4y2Ba βGydF4y2Ba jGydF4y2Ba +GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba +GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba （GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba ε.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba R.GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba

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因素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

  • μ.GydF4y2Ba整体意味着。GydF4y2Ba

  • α.GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba是因素组的偏差GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba从整体平均值GydF4y2Baμ.GydF4y2Ba由于因素GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba。价值GydF4y2Baα.GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba总和到0。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0。GydF4y2Ba

  • βGydF4y2BajGydF4y2Ba是群体中的偏差GydF4y2BaB.GydF4y2Ba从整体平均值GydF4y2Baμ.GydF4y2Ba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

  • γ.GydF4y2BaK.GydF4y2Ba是群体中的偏差GydF4y2BaCGydF4y2Ba从整体平均值GydF4y2Baμ.GydF4y2Ba由于因素GydF4y2BaCGydF4y2Ba。价值GydF4y2Baγ.GydF4y2BaK.GydF4y2Ba总和到0。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0。GydF4y2Ba

  • （GydF4y2Baαβ.GydF4y2Ba）GydF4y2BaIJ.GydF4y2Ba是因素之间的互动项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 α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba jGydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0。GydF4y2Ba

  • （GydF4y2BaαγGydF4y2Ba）GydF4y2Ba我知道GydF4y2Ba是因素之间的互动项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 α.GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0。GydF4y2Ba

  • （GydF4y2Baβγ.GydF4y2Ba）GydF4y2Bajk.GydF4y2Ba是因素之间的互动项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 γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba （GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0。GydF4y2Ba

  • （GydF4y2BaαβγGydF4y2Ba）GydF4y2BaIJK.GydF4y2Ba是因素之间的三向互动项GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba那GydF4y2BaB.GydF4y2Ba，和GydF4y2BaCGydF4y2Ba。（GydF4y2BaαβγGydF4y2Ba）GydF4y2BaIJK.GydF4y2Ba在任何索引上达成0。GydF4y2Ba

    σ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba jGydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0。GydF4y2Ba

  • ε.GydF4y2BaIJKR.GydF4y2Ba是随机的干扰。假设它们是独立的，通常分布的，并且具有恒定的方差。GydF4y2Ba

三方Anova测试关于因素影响的假设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 α.GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba =GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba =GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba 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

关于因子群的平均反应平等的假设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

关于因子群的平均反应平等的假设GydF4y2BaCGydF4y2Ba是GydF4y2Ba

HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba =GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba =GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba =GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba 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 α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba ≠GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba

HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba K.GydF4y2Ba ≠GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba （GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba （GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba ≠GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba K.GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba HGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba ：GydF4y2Ba 最后一个GydF4y2Ba （GydF4y2Ba α.GydF4y2Ba βGydF4y2Ba γ.GydF4y2Ba ）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）GydF4y2BaIJK.GydF4y2Ba代表三通交互。ANOVA模型可以具有完整的参数或任何子集，而是传统上，它不包括复杂的交互术语，除非它还包括这些因素的所有更简单的术语。例如，一个通常不包括三向交互，而不包括所有双向交互。GydF4y2Ba

为N-Way Anova准备数据GydF4y2Ba

不像GydF4y2BaANOVA1GydF4y2Ba和GydF4y2BaAnova2.GydF4y2Ba那GydF4y2BaAnovan.GydF4y2Ba不希望以表格形式的数据。相反，它期望响应测量的矢量和包含与每个因子对应的值的单独矢量（或文本阵列）。当存在超过两个因素时或者当每个因子组合的测量数不是恒定的时，此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 嗨GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 中GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 低GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 中GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 嗨GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ⋯GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba 低GydF4y2Ba 'GydF4y2Ba }GydF4y2Ba

执行n-way AnovaGydF4y2Ba

打开直播脚本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

加载样本数据。GydF4y2Ba

加载GydF4y2BaCARBIG.GydF4y2Ba

该示例关注四个变量。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）。其他三个变量是因素：GydF4y2BaCYL4GydF4y2Ba（四缸汽车或不），GydF4y2Baorg.GydF4y2Ba（汽车起源于欧洲，日本或美国），和GydF4y2Ba什么时候GydF4y2Ba（汽车在此期间提前建造，在期间或期间晚些时候）。GydF4y2Ba

符合完整的模型，请求多达三通交互和类型3个平方和。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

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-值。当存在缺少因子组合时，这可能发生，并且该模型具有高阶项。在这种情况下，下面的交叉表格表明，除了四个气缸之外的时段的早期部分，没有汽车在欧洲制造的汽车，如图所示GydF4y2BaTBL（2,1,1）GydF4y2Ba。GydF4y2Ba

[TBL，CHI2，P，因子] = CROSSTAB（ORG，何时，圆柱4）GydF4y2Ba
TBL = TBL（：，：，1）= 82 75 25 0 4 3 3 3 4 TBL（：，：，2）= 12 22 32 32 32 25 32GydF4y2Ba
Chi2 = 207.7689.GydF4y2Ba
p = 8.0973e-38GydF4y2Ba
因子=GydF4y2Ba3×3个单元阵列GydF4y2Ba{'USA'} {'Opere'} {'ofer'} {'europe'} {'four'} {'four'} {'four'} {'four'} {'dapan'} {'date'} {0x0 double}GydF4y2Ba

因此，不可能估计三元交互效应，并且包括模型中的三向交互项使得适合奇异。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，术语] = ANOVAN（MPG，{ORG CYL4时}，2,3，varnames）;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

现在所有术语都是估计的。该GydF4y2BaP.GydF4y2Ba- 互动项4（GydF4y2Ba起源* 4cyl.GydF4y2Ba）和互动项6（GydF4y2Ba4cyl * mfgdate.GydF4y2Ba）远大于典型的截止值0.05，表示这些术语不显着。您可以选择省略这些条款并将其效果汇总为错误项。输出GydF4y2Ba术语GydF4y2Ba变量返回代码矩阵，每个矩阵是表示术语的位模式。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GydF4y2BaAnovan.GydF4y2Ba同样，这次将生成的矢量提供给模型参数。另外还返回多重比较因素所需的统计数据。GydF4y2Ba

[〜，〜，stats] = Anovan（MPG，{ORG CYL4时}，术语，3，varnames）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，您有一个更加解析的模型，表明这些汽车的里程似乎与所有三个因素有关，并且制造日期的效果取决于汽车的所在位置。GydF4y2Ba

对起源和圆柱进行多种比较。GydF4y2Ba

结果= Multcompare（统计数据），GydF4y2Ba'尺寸'GydF4y2Ba，[1,2]）GydF4y2Ba

结果=GydF4y2Ba15×6.GydF4y2Ba1.0000 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 0.0000 1.0000 5.0000 -14.0237 -12.4240 -10.8242 0.0000 1.0000 6.0000 -12.8980 -11.3080 -9.7180 0.0000 2.0000 3.0000 -0.7171 1.11602.9492 0.5085 2.0000 40000 -7.3655 -4.7417 -2.1179 0.0000 2.0000 5.0000 -9.9992 -8.5828 -7.1664 0.0000 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

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