为什么最新版的r语言没有方差分析表格 版本问题

最新版的r语言没有方差分析表格的解决方法如下：

ANOVA对各疗法的F检验表明，4种药品用于缓解术后疼痛的疗效不同，但是并不能得出哪种药品疗法与其他不同。

多重比较可以解决这个问题eg TukeyHSD()函数提供了对各组均值差异的成对检验；multcomp包中的glht()函数提供了多重均值比较更为全面的方法，既适用于线性模型，也适用于广义线性模型；多重t检验方法针对每组数据进行t检验。代码如下： TukeyHSD(medicineaov) #par()函数旋转轴标签，增大左边界面积，使标签摆放更美观。 par(las = 2) par(mar = c(5, 8, 4, 2)) plot(TukeyHSD(medicineaov))

图形中置信区间包含0的药品对比，说明差异不显著。 library(multcomp) #为适合字母阵列摆放，par语句用来增大顶部边界面积 par(mar = c(5, 4, 6, 2)) tuk <- glht(medicineaov, linfct = mcp(Treatment = "Tukey")) #cld()函数中level选项为设置的显著性水平（这里的005对应95%置信区间） plot(cld(tuk, level = 005), col = "lightgrey")

有相同字母的组（用箱线图表示）说明均值差异不显著。

多次重复使用t检验会增大犯第一类错误的概率，为了克服这一缺点，需要调整p-值。R软件调整p-值用的是padjust()函数，函数使用的不同参数代表不同的调整方法。 attach(medicine) #求数据在各水平下的均值 mu<-c(mean(Response[Treatment==1]), mean(Response[Treatment==2]), mean(Response[Treatment==3]),mean(Response[Treatment==4])); mu #作多重t检验。这里用到的pairwisettest()函数用来得到多重比较的p值 pairwisettest(Response, Treatment, padjustmethod = "none")

#观察两个作调整后的p值的情况。padjustmethod()函数的参数也可换为"hochberg","hommel","bonferroni","BH","BY","fdr"等。 pairwisettest(Response, Treatment, padjustmethod = "holm") #绘制箱线图 plot(medicine$Response~medicine$Treatment)

F值时F检验的统计量值，F=MSR/MSE，其中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。

P值是指（F检验或者T或者其余检验量）大于所求值时的概率，一般要小于于给定α就说明检验显著，p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。

r值是拟合优度指数，用来评价模型的拟合好坏等,取值范围是-1,1，越接近正负1越好，R平方=SSR/SST，其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。

扩展资料：

统计学专业能力：

1，具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练。

2，掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机 *** 作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力。

3，了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力。

4，了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景。

5，对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力。

6，掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。

R语言中的多元方差分析

1、当因变量（结果变量）不止一个时，可用多元方差分析（MANOVA）对它们同时进行分析。

library(MASS)

attach(UScereal)

y <- cbind(calories, fat, sugars)

aggregate(y, by = list(shelf), FUN = mean)

Group1 calories fat sugars

1 1 1194774 06621338 6295493

2 2 1298162 13413488 12507670

3 3 1801466 19449071 10856821

cov(y)

calories fat sugars

calories 389524210 60674383 180380317

fat 6067438 2713399 3995474

sugars 18038032 3995474 34050018

fit <- manova(y ~ shelf)

summary(fit)

Df Pillai approx F num Df den Df Pr(>F)

shelf 1 019594 4955 3 61 000383

Residuals 63

---

Signif codes: 0 ‘’ 0001 ‘’ 001 ‘’ 005 ‘’ 01 ‘ ’ 1

summaryaov(fit)

Response calories :

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

shelf 1 45313 45313 13995 00003983

Residuals 63 203982 3238

---

Signif codes: 0 ‘’ 0001 ‘’ 001 ‘’ 005 ‘’ 01 ‘ ’ 1

Response fat :

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

shelf 1 18421 184214 7476 0008108

Residuals 63 155236 24641

---

Signif codes: 0 ‘’ 0001 ‘’ 001 ‘’ 005 ‘’ 01 ‘ ’ 1

Response sugars :

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

shelf 1 18334 18334 5787 001909

Residuals 63 199587 3168

---

Signif codes: 0 ‘’ 0001 ‘’ 001 ‘’ 005 ‘’ 01 ‘ ’ 1

2、评估假设检验

单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。

（1）多元正态性

第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条件。

center <- colMeans(y)

n <- nrow(y)

p <- ncol(y)

cov <- cov(y)

d <- mahalanobis(y, center, cov)

coord <- qqplot(qchisq(ppoints(n), df = p), d, main = "QQ

Plot Assessing Multivariate Normality",

ylab = "Mahalanobis D2")

abline(a = 0, b = 1)

identify(coord$x, coord$y, labels = rownames(UScereal))

如果所有的点都在直线上，则满足多元正太性。

2、方差—协方差矩阵同质性即指各组的协方差矩阵相同，通常可用Box’s M检验来评估该假设

3、检测多元离群点

library(mvoutlier)

outliers <- aqplot(y)

outliers

数据准备

多元方差分析（ multivariate analysis of variance ，MANOVA），亦称为多变量方差分析，即表示多元数据的方差分析，是一元方差分析的推广。作为一个多变量过程，多元方差分析在有两个或多个因变量时使用，并且通常后面是分别涉及各个因变量的显着性检验。

当因变量（结果变量）不止一个时，可用多元方差分析（MANOVA）对它们同时进行分析。

结果解读：可以看出v1，v2和v3在nitrogen之间存在很大的不同（P值均小于005）。

单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。

第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条

件。

方差—协方差矩阵同质性即指各组的协方差矩阵相同，通常可用Box’s M检验来评估该假设。

最后，还可以使用mvoutlier包中的applot()函数来检验多元离群点。

如果多元正态性或者方差—协方差均值假设都不满足，又或者你担心多元离群点，那么可以

考虑用稳健或非参数版本的 MANOVA检验。稳健单因素 MANOVA可通过 rrcov包中的

Wilkstest()函数实现。vegan包中的adonis()函数则提供了非参数MANOVA的等同形式。

稳健检验对离群点和违反MANOVA假设的情况不敏感，结果说明在nitrogen的两个水平下，v1、v2、v3的值均存在显著不同。

参考资料：

标准曲线中的R平方是什么意思

标准曲线中的R平方是什么意思线性相关系数

标准曲线中R的平方是什么意思方差，表明测量值与拟合得到的公式之间的接近程度，他的值越接近一，表明公式越可靠

标准曲线中R^2是圆的半径的平方，

（x-a)^2+(y-b)^2=R^2

然后半径是/R/,圆心是（a,b),R^2>=0,不可能等于0的，因为R^2=0,（x-a)^2+(y-b)^2=0

(x-a)^2>=0,(y-b)^2>=0

(x-a)^2+(y-b)^2>=0

要使等号成立，则（x-a)^2=0且，（y-b)^2=0

x=a,y=b

(a,b)是一个点，不是圆，所以不符合题意，所以舍，即r/=0

R^2/=0,把R^2=0这个值从R^2的范围中去除掉，把0从[0,+无穷）中去除掉，（0，+无穷）

然后R可以取遍所有非零实数，

（-无穷，0）u(0,+无穷）

氨氮标准曲线公式中R平方是什么R是标准曲线相关系数

是由你输入的数据自动生成的！一般大于099

标准曲线中R的平方是什么意思，这个值可以自己算吗？当根据试验数据进行曲线拟合时，试验数据与拟合函数之间的吻合程度，用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价，R^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，则吻合程度越低！R平方值可以自己计算。

只要知道X，Y两组数据，根据公式：

R=E{[(X-E(X)][Y-E(Y)]}/[D(X)D(Y)]^05

式中：E(X)、E(Y)分别为X、Y的平均值；

D(x)、D(y)分别为X、Y的方差。

R就是相关系数，可正、可负；R^2>=0。您说的是这个意思吗？

标准曲线中R^2是圆的半径的平方，（x-a)^2+(y-b)^2=R^2然后半径是/R/,圆心是（a,b),R^2>=0,不可能等于0的，因为R^2=0,（x-a)^2+(y-b)^2=0(x-a)^2>=0,(y-b)^2>=0(x-a)^2+(y-b)^2>=0要使等号成立，则（x-a)^2=0且，（y-b)^2=0x=a,y=b(a,b

标准曲线方程007x是什么意思分光光度法中制作标准曲线及影响因素

标准曲线是直接用标准溶液制作的曲线,是用来描述被测物质的浓度(或含量)在分析仪器响应信号值之间定量关系的曲线。在分光光度法分析中,被测物质的浓度在仪器上的响应信号值在一定范围内呈直线关系,水样测定的结果可以从标准曲线上查出。因此标准曲线制作的好坏,将会影响测定结果的准确度。1标准曲线的表达式标准曲线应是一条通过原点的直线,如果坐标上各浓度点基本在一条直线上可不进行回归处理,但在实验中不可避免地存在测定误差,往往会有一、二点偏离直线,此时可用最小二乘法进行回归分析,然后绘制曲线,通常称为回归直线,而代表回归直线方程叫回归方程,表达式为:y=bx+a(式中:b为直线斜率,a为y轴上的截距,x为被测溶液的浓度,y为吸光度,是多次测定结果的平均值)。在实际工作中,制作标准曲线的目的,是要借助它来查出水样中被测物质的浓度,而不是由x值通过回归方程去求得最可靠的y值,为了便于将观察到仪器响应信号值代入回归方程中直接计算试样的浓度或含量,勿需去绘制标准曲线再从曲线上查出被测物的浓度,改用下式计算;x=by+a(式中:a为x轴线上的截距,其它解释同前)。2标准曲线的参数标准曲线有3个参数,即相关系数r,斜率b

绘制标准曲线的意义

以某一特定波长条件下由分光光度计分别测出一系列不同溶度标准溶液然的吸光度值，以吸光光度值为纵坐标，相应的溶液浓度为横坐标，在坐标纸上可作出一条吸光度与浓度成正比通过原点的直线，称作标准曲线。~~~绘制标准曲线的实用意义就是只要测得其吸光度值即可在标准曲线上查出相应的浓度值。。

气象色谱中在制作标准曲线,“过零是什么意思标准曲线发你懂得的吧，就是依次测定不同浓度的标准溶液，然后拟合浓度--峰面积的直线，例如，y=ax+bx是浓度，y是峰面积。

如果说“过零”，就是强制设定b=0，直线截距是零，直线必须通过原点的意思。

标准曲线中的R2值是代表什么意思。有公式可循吗？当根据试验数据进行曲线拟合时，试验数据与拟合函数之间的吻合程度，用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价，R^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，则吻合程度越低！R平方值可以自己计算。

只要知道X，Y两组数据，根据公式：

R=E{[(X-E(X)][Y-E(Y)]}/[D(X)D(Y)]^05

式中：E(X)、E(Y)分别为X、Y的平均值；

D(x)、D(y)分别为X、Y的方差。

R就是相关系数，可正、可负；R^2>=0我抄别人的，你看有没有用

标准曲线中的R05值是代表什么意思有公式可循吗缓和曲线实际是只是直线和圆的一个过渡线，是一个数学问题，我们就算求解的精度在高，在实际中也没有多大的用，因为施工的误差可以在毫米级。所以按规范查是可以满足要求的。

协方差公式为：

这也是R语言中使用的计算公式，我把它叫做“样本协方差”。

样本数太少，只有3，自由度是2，这种方差分析或协方差分析本来就没什么意义。

cov(x,y)=E(XY)-E(X)E(Y)，这种使用数学期望（我把它叫做”总体的数学期望“或总体均值）的计算公式我把它叫做“总体协方差”。

统计学中，总体和样本是个不同的概念，总体方差、总体标准差与样本方差、样本标准差也是不同的概念，计算方法不同，”总体“的自由度是 n，”样本“的自由度计算为 n-1