主要内容gydF4y2Ba

NgydF4y2Ba方法方差分析gydF4y2Ba

介绍gydF4y2BaNgydF4y2Ba方法方差分析gydF4y2Ba

您可以使用该函数gydF4y2BaanovangydF4y2Ba执行gydF4y2BaNgydF4y2Ba方法的方差分析。使用gydF4y2BaNgydF4y2Ba-way方差分析，以确定一组数据中的均值是否与多因素的组(水平)不同。默认情况下,gydF4y2BaanovangydF4y2Ba将所有分组变量视为固定效果。随机效应方差分析的一个例子，见gydF4y2Ba随机效应方差分析gydF4y2Ba．有关重复措施，请参见gydF4y2BafitrmgydF4y2Ba而且gydF4y2BaranovagydF4y2Ba．gydF4y2Ba

NgydF4y2Ba-way ANOVA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观察结果，但观察结果的数量不必对每组因素的组合都相同。gydF4y2Ba

  • μgydF4y2Ba是总体均值。gydF4y2Ba

  • αgydF4y2Ba我gydF4y2Ba组的偏差是因素吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba从总体均值来看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群的偏差是因素吗gydF4y2BaBgydF4y2Ba从总体均值来看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群的偏差是因素吗gydF4y2BaCgydF4y2Ba从总体均值来看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是因子间的相互作用项吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba而且gydF4y2BaBgydF4y2Ba．（gydF4y2BaαβgydF4y2Ba）gydF4y2BaijgydF4y2Ba对任意一个下标求和为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是因子间的相互作用项吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba而且gydF4y2BaCgydF4y2Ba．的值(gydF4y2BaαγgydF4y2Ba）gydF4y2Ba本土知识gydF4y2Ba对任意一个下标求和为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是因子间的相互作用项吗gydF4y2BaBgydF4y2Ba而且gydF4y2BaCgydF4y2Ba．的值(gydF4y2BaβγgydF4y2Ba）gydF4y2BajkgydF4y2Ba对任意一个下标求和为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因素之间的三方相互作用项是什么gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba，gydF4y2BaBgydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba．的值(gydF4y2BaαβγgydF4y2Ba）gydF4y2BaijkgydF4y2Ba对任意下标求和为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是随机干扰。假设它们相互独立，正态分布，方差恒定。gydF4y2Ba

三向方差分析检验有关因素影响的假设gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba，gydF4y2BaBgydF4y2Ba，gydF4y2BaCgydF4y2Ba，以及它们在响应变量上的相互作用gydF4y2BaygydF4y2Ba．关于因子群平均响应相等性的假设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

关于因子群平均响应相等性的假设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

关于因子群平均响应相等性的假设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

关于这些因素相互作用的假设是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，带有两个下标的参数，如(gydF4y2BaαβgydF4y2Ba）gydF4y2BaijgydF4y2Ba，表示两个因素的交互作用。的参数(gydF4y2BaαβγgydF4y2Ba）gydF4y2BaijkgydF4y2Ba表示三方交互。一个方差分析模型可以有完整的参数集或任何子集，但按照惯例，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，一般不包括三方交互而不包括所有的双向交互。gydF4y2Ba

为N-Way方差分析准备数据gydF4y2Ba

不像gydF4y2Baanova1gydF4y2Ba而且gydF4y2Baanova2gydF4y2Ba，gydF4y2BaanovangydF4y2Ba不需要表格形式的数据。相反，它需要一个响应度量的向量和一个单独的向量(或文本数组)，其中包含与每个因素对应的值。当有两个以上的因子或当每个因子组合的测量次数不是恒定时，这种输入数据格式比矩阵更方便。gydF4y2Ba

ygydF4y2Ba ＝gydF4y2Ba ［gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ，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年至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

加载样例数据。gydF4y2Ba

负载gydF4y2BacarbiggydF4y2Ba

该示例主要关注四个变量。gydF4y2Ba英里/加仑gydF4y2Ba406辆车的每加仑行驶英里数(虽然有些车的值被编码为?gydF4y2Ba南gydF4y2Ba)．其他三个变量是因素:gydF4y2Bacyl4gydF4y2Ba(不管是不是四缸汽车)，gydF4y2BaorggydF4y2Ba(汽车起源于欧洲、日本或美国)gydF4y2Ba当gydF4y2Ba(汽车是在这一时期的早期，在这一时期的中期，或在这一时期的晚期)。gydF4y2Ba

拟合完整的模型，要求多达三方交互和类型3的平方和。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

注意，许多术语用#符号标记，表示没有完整的秩，其中一个术语没有自由度，并且缺少gydF4y2BapgydF4y2Ba价值。当缺少因子组合且模型具有高阶项时，就会发生这种情况。在这种情况下，下面的交叉表格显示，在这段时期的早期，欧洲生产的汽车中只有四缸以外的，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，无法估计三方相互作用效应，将三方相互作用项引入模型，使得拟合奇异。gydF4y2Ba

即使使用ANOVA表中有限的可用信息，您也可以看到三方交互有一个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 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1gydF4y2Ba

现在所有的项都是可估的。的gydF4y2BapgydF4y2Ba-交互项4的值(gydF4y2Ba* 4共青团起源gydF4y2Ba)和互动条款6 (gydF4y2Ba4共青团* MfgDategydF4y2Ba)远远大于0.05的典型临界值，表明这些项不显著。您可以选择省略这些项，并将它们的影响合并到错误项中。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

通过删除模型中的条目来从模型中省略术语gydF4y2Ba条款gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

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

运行gydF4y2BaanovangydF4y2Ba同样，这次提供结果向量作为模型参数。还要返回多个因素比较所需的统计信息。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…[] coeffs: [18x1 double] Rtr: [10x10 double] rowbasis: [10x18 double] dfe: 388 mse: 14.1056 nullproject: [18x10 double] terms: [4x3 double] nlevels: [3x1 double] continuous: [0 0 0] vmeans: [3x1 double] termcols: [5x1 double] coeffnames: {18x1 cell} vars: [18x3 double] varnames: {3x1 cell} grpnames: {3x1 cell} vnested: [] ems: [] denom: [] dfdenom: [] msdenom: [] varest: [] varci: [] txtdenom: [] txtems: [] rtnames: []gydF4y2Ba

现在你有了一个更简洁的模型，它表明这些汽车的行驶里程似乎与所有三个因素都有关，而制造日期的影响取决于汽车的产地。gydF4y2Ba

对原点和圆柱体进行多次比较。gydF4y2Ba

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

图总体边际均值的多重比较包含一个坐标轴对象。单击要测试的组的带有标题的axes对象包含13个类型为line的对象。gydF4y2Ba

在表格中显示多个比较结果和对应的组名。gydF4y2Ba

台= array2table(结果,gydF4y2Ba“VariableNames”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba.．.gydF4y2Ba［gydF4y2Ba“组”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“B组”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“下限”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“a - b”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“上限”gydF4y2Ba，gydF4y2Ba“假定值”gydF4y2Ba]);资源描述。（gydF4y2Ba“组”gydF4y2Ba) = gnames(资源描述。（gydF4y2Ba“组”gydF4y2Ba));资源描述。（gydF4y2Ba“B组”gydF4y2Ba) = gnames(资源描述。（gydF4y2Ba“B组”gydF4y2Ba）)gydF4y2Ba
台=gydF4y2Ba15×6表gydF4y2BaA组B组下限A - B假定值上限  ____________________________ ____________________________ ___________ _______ ___________ __________ {' 起源=美国4共青团=其他'}{的起源=日本、4共青团=其他}-5.4891 -3.8412 -2.1932 4.2334平台以及{'起源=美国4共青团=其他“}{‘欧洲起源= 4共青团=其他}-4.4146 -2.7251 -1.0356 6.2974 e-05{'起源=美国4共青团=其他“}{“起源=美国4共青团= 4”}-9.9992 -8.5828 -7.1664 0{'起源=美国4共青团=其他“}{“起源=日本,4共青团= 4”}-14.024 -12.424 -10.824 0{'起源=美国4共青团=其他'}{“欧洲起源= 4共青团= 4”}-12.898 -11.308 -9.718 0{的起源=日本、4共青团=其他}{‘欧洲起源= 4共青团=其他}-0.71714 1.116 2.9492 0.5085{的起源=日本、4共青团=其他}{“起源=美国4共青团= 4”}-7.3655 -4.7417 -2.1179 3.8678 e-06{的起源=日本、4共青团=其他}{“起源=日本,4共青团= 4”}-9.9992 -8.5828 -7.1664 0{的起源=日本、4共青团=其他}{“欧洲起源= 4共青团= 4”}-9.7464 -7.4668 -5.1872 1.4557 e-20{‘欧洲起源= 4共青团=其他}{“起源=美国4共青团= 4”}-8.5396-5.8577 -3.1757 6.9888e-09{'起源=欧洲，4Cyl=其他'}{'起源=日本，4Cyl=其他'}-12.052 -9.6988 -7.3459 0{'起源=欧洲，4Cyl=其他'}{'起源=欧洲，4Cyl=四'}-9.9992 -8.5828 -7.1664 0{'起源=美国，4Cyl=四'}{'起源=日本，4Cyl=四'}-5.4891 -3.8412 -2.1932 4.2334e-10{'起源=美国，4Cyl=四'}{'起源=欧洲，4Cyl=四'}-4.4146 -2.7251 -1.0356 6.2974e-05{'起源=日本，4Cyl=四'}-0.71714 1.116 2.9492 0.5085gydF4y2Ba

另请参阅gydF4y2Ba

|gydF4y2Ba|gydF4y2Ba|gydF4y2Ba

相关的例子gydF4y2Ba

更多关于gydF4y2Ba