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我不太明白这个输出中的 p 值是什么意思。我不是指这样的 p 值，而是在这种情况下。

我得到了类似的东西，现在我想知道哪种型号更合适。由于只有一个而不是两个 p 值，我感到困惑。我使用 summary(model1) 或 summary(model2) 得到不同的 pvalue

现在如果

（T 是我的指标变量）和

如果我做

这测试了原假设H0: alpha1==alpha2 (Ha: alpha1!=alpha2)c(alpha 是我的截距) 所以测试是有一个截距 (=> alpha1==alpha2) 还是两个截距 ( alpha1!=alpha2)更好

在这种情况下，我们现在显然会拒绝零假设，因为 p 值为 0.6676。

这意味着我们应该坚持使用 model fm4，因为它更适合我们的数据。

我得出的结论对吗？我尽了最大努力，但我不确定 p 值是什么意思。因为只有 on，这就是我认为它可能的意思。有人可以澄清一下吗？

在这里，我有下面的数据集。在 SAS 系统中，要在我所做的任何事情中获得分组结果，例如均值、GLM 或 REG，我可以将其设为：

然后，我可以在 B 级以内或按 B 级获得 GLM 结果。但是，我不知道如何在 R 系统中使用 like'by' 进行分组。您可能想建议我使用>subset()，但是，例如，当您有 10 级 B 时，这条线将非常困难。您可能想学习我，但只需要 anova 分析，还需要回归和平均。这里有人可以帮助我吗？

我不确定如何使用 add1 命令。假设我有一个模型

我想知道添加更多自变量是否更合适。现在我将测试所有模型

具有不同的 x2（我的不同自变量）。add1 命令不知何故需要一个“范围”。我不确定，那是什么。我不知道如何使用 add1 命令。如果我这样做：

我收到一个错误，所以我想我需要手动指定要使用的变量。没关系，这实际上是我想要的，但不确定是不是这样。如果我做

为 x2 插入一个特定变量，我得到以下输出：

单项加法

模型：

我不确定这是否是我想要的。它描述的模型sl~le不是我想要的（sl~le+ky），但这可能只是它开始的模型？然后不知道是什么<none>意思。现在这是否意味着用于比较模型的 F 检验值sl~le是sl~le0.1856？还是我错误地解释了输出？

那么，即使这是正确的，我该如何为模型“sl~le+ky+le:ky”做这件事，也就是说，如果我确实有交互？add1() 命令中的 scope 参数我好像看不懂，但是我需要它，因为没有它， add1() 就不起作用！

我有这个数据

我安装了以下模型

我的设计矩阵是

我正在尝试使用此设计来重现下表：

第一部分很好

'pre' 的对比度系数矩阵似乎是正确的。

但我不明白如何定义 x1、x2 和 x1*x2 的对比度系数矩阵。我的其余代码有什么问题？下面是我认为应该如何计算 x1 的示例

谢谢！

在 Matlab 中，有没有一种快速的方法来对两个非线性模型拟合执行 ANOVA？与此 R 命令类似： http ://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/drc/html/anova.drc.html，用作：anova(model2, model1)。正如上面链接中指定的那样，我想要的测试是：“如果指定了两个对象，则给出从较大模型到较小模型的减少测试。（这仅在模型嵌套时才具有统计意义，即：一个模型是另一个模型的子模型。）"

我只发现了这个： http: //www.mathworks.com/help/stats/linearmodel.anova.html 用于线性模型。

我正在使用 fit() 命令生成拟合，所以如果我没记错的话，保持拟合的对象是“cfit”类型

所以，我试图比较两个模型，fit1 和 fit2。

最初，我只是在做 anova(fit1,fit2)，这产生了我理解的输出（包括 p 值）。

然而，当我将我的模型从基于 lm() 的模型切换到基于 glm() 的模型时，anova(fit1,fit2) 现在产生了残差自由度、残差偏差和 Df 偏差，我无法解释它们（资源解释这些指标似乎很少）。我希望为两个模型之间的比较提取 p 值，但由于某种原因 anova(fit1,fit2, test='Chisq') 不起作用。有什么建议么？

我意识到，根据我的 glms 中的链接功能，卡方可能不是最合适的测试，但我在适当的上下文中使用了“F”，也有类似的失望。

这个问题其他人熟悉吗？建议？非常感谢！

例子：

我认为我的问题最好用一点代码来理解：

从上面代码中的注释来看：我要求解释模型 A 是如何以及为什么是错误的。

我是 R 的新手。我正在处理一项任务。任务是创建 R 包以模仿 Anova 表。我已经创建了作业中规定的所有必要功能。该函数计算了正确的值，但我无法让它显示为 R 内置的 anova() 函数可以显示的方差分析表。这是我的 summary.oneway 函数

这是输出：

实际方差分析输出：

我怎样才能实现这种格式？我在哪里错过了什么？

非常感谢你的帮助。

国度

我对 + 和 * 之间的区别有点困惑。

我想对此数据进行 ANOVA 测试，以查看性能是否受该方法的影响，其中测试广告在 4 个会话期间重复。

我试过了：

我可以看到一些意义，method:sess但我不知道这是否解释了 4 个会话期间的重复读数？另外，如果我想查看会话之间是否有任何显着差异，在计算 aov 时是否需要在 sess 之前添加“+”？

数据：

我正在处理一个涉及 9 种不同基因型的数据集，分为 3 个不同的类别。已经记录了来自每个基因型的大约 20 个大小测量值。

我尝试运行双向 anova（在单向 anova 确定基因型之间的大小显着不同之后），以分析 3 个类别以及不同基因型之间的差异。

我使用了函数aov(size~genotype*class,data=x) 我获得的汇总表只有一行genotype，我看不到class或genotype:class任何地方，正如我所预料的那样。我获得的表格与我刚运行时获得的表格相同aov(size~genotype, data=x)

我做错了什么？即使class/class:genotype不会改变结果的重要性，它们仍然应该出现在 anova 汇总表中吗？