anova1 | Односторонний дисперсионный анализ |
anova2 | Двухсторонний дисперсионный анализ |
anovan | N-сторонний дисперсионный анализ |
aoctool | Интерактивный ковариационный анализ |
canoncorr | Каноническая корреляция |
dummyvar | Создайте фиктивные переменные |
friedman | Тест Фридмана |
kruskalwallis | Тест Краскэл-Уоллиса |
multcompare | Несколько тест сравнения |
Односторонний Дисперсионный Анализ
Используйте односторонний Дисперсионный Анализ, чтобы определить, имеют ли данные из нескольких групп (уровни) одного фактора общее среднее значение.
Двухсторонний Дисперсионный Анализ
В двухстороннем Дисперсионном Анализе эффекты двух факторов на переменной отклика представляют интерес.
N-сторонний Дисперсионный Анализ
В N-стороннем Дисперсионном Анализе эффекты факторов N на переменной отклика представляют интерес.
Дисперсионный Анализ со случайными эффектами
Дисперсионный Анализ со случайными эффектами используется, где уровни фактора представляют случайный выбор от большего (бесконечного) набора возможных уровней.
Другие модели Дисперсионного Анализа
N-сторонний Дисперсионный Анализ может также использоваться, когда факторы вкладываются, или когда некоторые факторы должны быть обработаны как непрерывные переменные.
Несколько процедур сравнения могут точно определить значение различий между несколькими средними значениями группы.
Ковариационный анализ является методом для анализа сгруппированных данных, имеющих ответ (y, переменная, которая будет предсказана) и предиктор (x, переменная раньше делала прогноз).
Функции Statistics and Machine Learning Toolbox™ включают непараметрические версии одностороннего и двухстороннего дисперсионного анализа.
Введение в дисперсионный анализ
Дисперсионный анализ (Дисперсионный Анализ) является процедурой для присвоения демонстрационного отклонения к другим источникам и решению, возникает ли изменение внутри или вне различных популяционных групп.