Hoe je gegevens Afwijkingen Analyseer in modellen met R

Een analyse van variantie (ANOVA) is een veel voorkomende techniek die gebruikt wordt met R naar de middelen tussen de verschillende groepen van gegevens te vergelijken. Om dit te illustreren, neem een ​​kijkje op de dataset InsectSpray:

> Str (InsectSprays)
'Data.frame': 72 obs. van 2 variabelen:
$ Tel: num 10 7 20 14 14 12 10 23 17 20 ...
$ Spray: Factor w / 6 niveaus "A", "B", "C", "D", .. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

Deze dataset bevat de resultaten van een agrarisch experiment. Zes insecticiden werden getest op 12 velden per stuk, en de onderzoekers telden het aantal vervelende bugs die bleef op elk veld. Nu de boeren moet weten of de insecticiden enkel verschil maken, en zo ja, welke ze het beste gebruik. Je beantwoordt deze vraag met behulp van de AOV () functie om een ​​ANOVA uit te voeren.

Hoe om het model te bouwen

Voor dit eenvoudige voorbeeld, de bouw van het model is een fluitje van een cent. Wil hoofdzaak model de middelen voor de variabele telling als een functie van de variabele spray. Je vertaalt dat naar R als volgt uit:

> AOVModel <- AOV (telling ~ spray, data = InsectSprays)

U passeert twee argumenten om de AOV () functie in deze regel code:

  • De formule tellen ~ spray, dat luidt als "tellen als een functie van de spray"
  • Het argument van gegevens, waar u de gegevens frame waarin de variabelen in de formule kan worden gevonden specificeren

Elke modellering functie geeft een object model met veel informatie over de aangepaste model. Doe altijd dit model object in een variabele. Op deze manier hoef je niet aan het model monteer wanneer je nodig hebt om extra berekeningen uit te voeren.

Hoe om te kijken naar het object model

Zoals bij elk object, kunt u kijken naar een object model alleen door de naam te typen in de console. Als je dat doet voor het object model dat u hebt gemaakt, ziet u de volgende uitvoer:

> AOVModel
Bel:
AOV (formule = count ~ spray, data = InsectSprays)
Voorwaarden:
spuiten Residuen
Som van de kwadraten 2668.833 1015.167
Deg. of Freedom 5 66
Residuele standaardfout: 3.921902
Geschatte effecten kunnen onevenwichtig

Dit vertelt je niet dat veel, afgezien van de opdracht (of de oproep) die u gebruikt om het model en wat basisinformatie over de fitting resultaat te bouwen.

In de output, je leest ook dat de geschatte effecten onevenwichtig kunnen zijn. Dit is niet een waarschuwing - het is een boodschap die is ingebouwd in de door de auteur van de AOV () functie. Dit kan opduiken in twee situaties:

  • Je hoeft niet hetzelfde aantal gevallen in elke groep.
  • Je hebt niet ingesteld orthogonale contrasten.

In dit geval is de tweede reden.


© 2020 Quilcedacarvers.com | Contact us: webmaster# quilcedacarvers.com