Дисперсионный анализ и ковариация

Параметрический и непараметрический дисперсионный анализ, интерактивный и неинтерактивный ковариационный анализ, несколько сравнений

Функции

anova1Односторонний дисперсионный анализ
anova2Двухсторонний дисперсионный анализ
anovanN-путем дисперсионный анализ
aoctoolИнтерактивный ковариационный анализ
canoncorrКаноническая корреляция
dummyvarСоздайте фиктивные переменные
friedmanТест Фридмана
kruskalwallisТест Краскэл-Уоллиса
multcompareНесколько тест сравнения

Примеры и руководства

Односторонняя АНОВА

Используйте одностороннюю АНОВУ, чтобы определить, имеют ли данные из нескольких групп (уровни) одного фактора общее среднее значение.

Двухсторонняя АНОВА

В двухсторонней АНОВОЙ эффекты двух факторов на переменной отклика представляют интерес.

N-путь АНОВА

В N-way АНОВОЙ эффекты факторов N на переменной отклика представляют интерес.

АНОВА со случайными эффектами

АНОВА со случайными эффектами используется, где уровни фактора представляют случайный выбор от большего (бесконечного) набора возможных уровней.

Другие модели АНОВОЙ

N-way АНОВА может также использоваться, когда факторы вкладываются, или когда некоторые факторы должны быть обработаны как непрерывные переменные.

Несколько сравнений

Несколько процедур сравнения могут точно определить значение различий между несколькими средними значениями группы.

Ковариационный анализ

Ковариационный анализ является методом для анализа сгруппированных данных, имеющих ответ (y, переменная, которая будет предсказана) и предиктор (x, переменная раньше делала прогноз).

Непараметрические методы

Функции Statistics and Machine Learning Toolbox™ включают непараметрические версии одностороннего и двухстороннего дисперсионного анализа.

Концепции

Введение в дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ (АНОВА) является процедурой для присвоения демонстрационного отклонения к другим источникам и решению, возникает ли изменение в или среди различных групп населения.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте