exponenta event banner

coeftest

Класс: Модель МР

Проверка линейной гипотезы по коэффициентам модели повторных измерений

Синтаксис

Описание

пример

tbl = coeftest(rm,A,C,D) возвращает таблицу tbl содержащий многомерный анализ дисперсии (манова) для модели повторных измерений rm.

Входные аргументы

развернуть все

Модель повторных измерений, возвращенная как RepeatedMeasuresModel объект.

Свойства и методы этого объекта см. в разделе RepeatedMeasuresModel.

Спецификация, представляющая модель между субъектами, заданную в виде цифровой матрицы a-by-p, рангом ap.

Типы данных: single | double

Спецификация, представляющая гипотезы внутри субъектов (в пределах времени), определенные как r-by-c числовая матрица, с рангом crn - p.

Типы данных: single | double

Гипотетическое значение, указанное как скалярное значение или матрица a-by-c.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

развернуть все

Результаты многомерного анализа дисперсии для модели повторных измерений rm, возвращается в виде таблицы, содержащей следующие столбцы.

StatisticТип используемой статистики испытаний
ValueЗначение соответствующей статистики теста
FF-статистическое значение
RSquareОбъяснена мера отклонения
df1Числительные степени свободы для F-статистики
df2Степени свободы знаменателя для F-статистики
pValuep-значение, связанное со статистическим значением теста

Примеры

развернуть все

Загрузите образцы данных.

load repeatedmeas

Стол between включает в себя переменные между субъектами возраст, IQ, группа, пол и восемь повторных показателей y1 через y8 в качестве ответов. Стол within включает переменные внутри темы w1 и w2. Это смоделированные данные.

Подгонка модели повторных измерений, где повторные измерения y1 через y8 являются ответами, а возраст, IQ, группа, пол и взаимодействие группа-пол являются предикторными переменными. Также укажите матрицу проектирования внутри субъекта.

rm = fitrm(between,'y1-y8 ~ Group*Gender + Age + IQ','WithinDesign',within);

Проверьте, что коэффициенты всех членов в модели между субъектами одинаковы для первой и последней повторяющейся переменной измерения.

coeftest(rm,eye(8),[1 0 0 0 0 0 0 -1]')
ans=4×7 table
    Statistic     Value       F       RSquare    df1    df2    pValue 
    _________    _______    ______    _______    ___    ___    _______

    Pillai        0.3355    1.3884    0.3355      8     22     0.25567
    Wilks         0.6645    1.3884    0.3355      8     22     0.25567
    Hotelling    0.50488    1.3884    0.3355      8     22     0.25567
    Roy          0.50488    1.3884    0.3355      8     22     0.25567

Значение p 0,25567 указывает на то, что недостаточно статистических данных, чтобы сделать вывод о том, что коэффициенты всех терминов в модели между субъектами для первой и последней повторяющейся переменной измерения различны.

Совет

  • Этот тест определяется как A*B*C = D, где B - матрица коэффициентов в модели повторных измерений. A и C - числовые матрицы соответствующего размера для этого умножения. D - скалярная или числовая матрица соответствующего размера. Значение по умолчанию: D = 0.

См. также

|