Повторные меры и МАНОВА

Анализ дисперсии, моделирование повторных измерений и множественные сравнения для данных с несколькими ответами

Функции

Повторные меры

`fitrm`	Подгонка модели повторных измерений
`ranova`	Анализ дисперсии повторных измерений
`mauchly`	Тест Маучли на сферичность
`epsilon`	Эпсилоновая корректировка для повторных мероприятий anova
`multcompare`	Многократное сравнение оценочных предельных значений
`anova`	Анализ дисперсии для эффектов между субъектами
`manova`	Многомерный анализ дисперсии
`coeftest`	Проверка линейной гипотезы по коэффициентам модели повторных измерений
`grpstats`	Вычислить описательную статистику данных повторных измерений по группам
`margmean`	Оценочные предельные значения
`plot`	Печать данных с необязательной группировкой
`plotprofile`	График ожидаемых предельных значений с необязательной группировкой
`predict`	Вычислить прогнозируемые значения, заданные предиктором
`random`	Создание новых значений случайного отклика с заданными значениями предиктора

МАНОВА

`manova1`	Односторонний многомерный анализ дисперсии
`manovacluster`	Дендрограмма групповых средних кластеров после MANOVA

Классы

RepeatedMeasuresModel Класс модели повторных измерений

Темы

Повторные меры

Спецификация модели для моделей повторных измерений

Узнайте, как указать повторяющуюся модель измерений в fitrm.

Испытание сферичности Маучли

Изучите тест сферичности, используемый в моделях повторных измерений.

Предположение о симметрии соединения и коррекция эпсилона

Узнайте о различных поправках эпсилона, используемых в вычислениях p-значений в повторяющихся измерениях ANOVA, когда предположение о симметрии соединения терпит неудачу.

Многомерный анализ дисперсии для повторных измерений

Узнайте о четырех различных методах, используемых в многомерном анализе дисперсии для моделей повторяющихся измерений.

Нотация Уилкинсона

Нотация Уилкинсона обеспечивает способ описания регрессионных и повторяющихся моделей измерений без указания значений коэффициентов.

МАНОВА

МАНОВА

MANOVA является формой ANOVA с несколькими переменными ответа. Он определяет, отличается ли весь набор средств от одной группы к другой.

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка

Памятка переводчика

1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.

2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.

3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.

4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.

5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.