多元统计分析是统计学中应用性很强的一个分支,它的应用范围十分广泛.多元统计分析可以应用于几乎所有的领域,主要包括经济学、农业、地质学、医学、工业、气象学、金融、精算、物理学、地理学、军事科学、文学、法律、环境科学、考古学、体育科学、遗传学、教育学、生物学、管理科学、水文学等,还有一些交叉学科或方向等.多元统计分析的应用实在是难以一一罗列,以下简要地介绍一下多元统计分析在文学、数据挖掘(作为交叉学科......
2025-09-30
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表6-8 果汁含铅比实验数据
(1)首先根据表6-8建立数据框
juice<-data.frame(
X=c(0.05,0.46,0.12,0.16,0.84,1.30,0.08,0.38,0.4,
0.10,0.92,1.57,0.11,0.43,0.05,0.10,0.94,1.10,
0.11,0.44,0.08,0.03,0.93,1.15),
A=gl(4,6),
B=gl(6,1,24)
)
注:这里函数“gl( )”用来给出因子水平,其调用格式为
gl(n,k,length=n∗k,labels=1:n,ordered=FALSA)
说明:n 是水平数,k 是每一水平上的重复次数,length 是总观测值数,ordered指明各水平是否先排序.(https://www.chuimin.cn)
(2)作双因素方差分析
>juice.aov<-aov(X~A+B,data=juice)
>summary(juice.aov)
结果如下:
以上p 值说明果汁品种(因素B)对含铅量有显著影响,而没有充分理由说明检验方法(因素A)对含铅量有显著影响.
(3)用函数“bartlett.test( )”分别对因素A 和因素B作方差的齐性检验
>bartlett.test(X~A,data=juice)
结果如下:
结果如下:
以上结果说明:对因素A,p 值(0.966)远大于0.05,接受原假设,认为因素A的各水平下的数据是等方差的;对因素B,p 值(0.003766)小于0.05,拒绝原假设,即认为因素B不满足方差齐性要求.
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