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anovaに関するreptamのブックマーク (3)

  • 読めば必ずわかる 分散分析の基礎 第2版

    2 2003 12 5 ' & $ % ( ) ( ) 2 I 3 1 3 2 2 ? 6 3 11 4 ? 12 II 14 5 15 6 16 7 17 8 19 9 21 10 22 11 F 25 12 : 1 26 3 I 1 ' & $ % 17 1.1 x1, x2, . . . , xn x̄( ) x̄ = 1 n n X i=1 xi 1.2 (SD ) x1, x2, . . . , xn s2 s2 = 1 n n X i=1 (xi − x̄)2 s s = √ s2 2.1 2.2 2.3 ( ) 2 : 4 1 : : 3.1 3.2 0, 1 n 4.1 µ ( ) x̄ 4.2 σ2 ( ) s2 u2 = 1 n − 1 n X i=1 (xi − x̄)2 5.1 4 1. (H0) 2. 3. 4. 5.2 5% 1% 6.1 6.2 3 “ - ”

    reptam
    reptam 2011/12/26
    読めば必ずわかる 分散分析の基礎
  • http://mat.isc.chubu.ac.jp/R/tech.html

    言語Rによる分散分析 「心理学のためのデータ解析テクニカルブック」の例題をRで書いてみた。ファイルに保存してsourceで読み込む場合のために最後の行にprintをつけてある(手でうちこむなら不要)。 なお、Rで用いられている平方和はType I SSである(Type IIやIIIを簡単に求める方法はない)ため実行結果はと違う(SASの出力結果と一致することは確認してある)。 対応がない1要因分散分析(CRデザイン) データ数が同じ(p.86) 対応がない1要因分散分析(CRデザイン) データ数が異なる(p.89) 対応がある1要因分散分析(RBデザイン) (p.91) 2要因とも対応がない2要因分散分析(CRFpqデザイン) データ数が同じ(p.94) 2要因とも対応がない2要因分散分析(CRFpqデザイン) データ数が異なる(p.104) 1要因に対応がある2要因分散分析(SPFp.

    reptam
    reptam 2011/12/22
    "言語Rによる分散分析"
  • [連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第 12 回 R と分散分析 1.分散分析 実験、観測、調査などでは同じの条件であっても、計測の誤差やノイズなどが混入され、得 られてい��

    [連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第 12 回 R と分散分析 1.分散分析 実験、観測、調査などでは同じの条件であっても、計測の誤差やノイズなどが混入され、得 られているデータにはずれが多かれ少なかれ生じる。また同様な実験、観測、調査を、条件を 変えて行ったとき、計測の誤差やノイズなど以外に条件の影響で違いが生み出される可能性が ある。実験、観測、調査の結果に影響をおよぼすと考えられる要因はいろいろあるが、その実 験、観測、調査で取り上げている要因を因子(factor)と呼び、因子を細分類したグループ(群)を 水準(levels)と呼ぶ。 分散分析(analysis of variance; ANOVA)は、得られた各水準の平均値が因子の影響により変 化されていると言えるかどうかに関するデータ分析の方法である。稿では、一元(one-way ) 分散分析と二元(two

    reptam
    reptam 2011/12/22
    Rと分散分析
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