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R語言進行單因素方差分析
2018-03-01
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R語言進行單因素方差分析

方差分析（analysis of variance,ANOVA），能夠找到類別獨立變量和連續(xù)非獨立變量之間的關(guān)系，主要用于檢測不同的數(shù)據(jù)集的均值是否相同。如果樣本中僅包含了一個變量作為獨立變量，我們可以進行單因素方差分析。否則就要實施雙因素方差分析。

操作，此處作單因素方差分析
#前齒輪數(shù)與油耗的關(guān)系
library(stats)
data("mtcars")
boxplot(mtcars$mpg~factor(mtcars$gear),xlab='gear',ylab='mpg')

#進行單因素方差分析，檢測mpg值是否與gear有關(guān)
oneway.test(mtcars$mpg~factor(mtcars$gear))

    One-way analysis of means (not assuming equal variances)

data:  mtcars$mpg and factor(mtcars$gear)
F = 11.285, num df = 2.0000, denom df = 9.5083, p-value = 0.00308`
#用aov進行方差分析
mtcars.aov = aov(mtcars$mpg~factor(mtcars$gear))
summary(mtcars.aov)
                    Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
factor(mtcars$gear)  2  483.2  241.62    10.9 0.000295 ***
Residuals           29  642.8   22.17                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
aov也可以以表的形式輸入摘要信息
model.tables(mtcars.aov,"means")
Tables of means
Grand mean

20.09062

 factor(mtcars$gear)
        3     4     5
    16.11 24.53 21.38
rep 15.00 12.00  5.00
#由aov模型，我們可以使用TurkeyHSD進行事后比較檢驗
mtcars_posthoc = TukeyHSD(mtcars.aov)
mtcars_posthoc
Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = mtcars$mpg ~ factor(mtcars$gear))

$`factor(mtcars$gear)`
         diff        lwr       upr     p adj
4-3  8.426667  3.9234704 12.929863 0.0002088
5-3  5.273333 -0.7309284 11.277595 0.0937176
5-4 -3.153333 -9.3423846  3.035718 0.4295874
plot(mtcars_posthoc)

#均值差異可視化處理

總結(jié)
oneway.test的函數(shù)優(yōu)勢在于應用welch修正以處理變量的不均勻性，不過函數(shù)返回結(jié)果沒有aov豐富，也不提供事后檢驗。兩次的p值都很小，拒絕gear不同mpg值相同的原假設(shè)。
我們不清楚那兩個樣本的存在比較大的差異，我們用事后檢驗，得出4-3差別最大。

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }