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2012年3月16日 ... 分散分析にまつわる疑問というか,論文投稿を通して考えさせられることがあります。 内容が正しいかにはかなり自信が ... この分散分析からは男女に差がなく,A療法のみ に改善効果があったと解釈されます。 しかし,それは本当なのでしょう ...
http://d.hatena.ne.jp/longview/20120316/1331887144
2012年3月8日 ... これに対してaovで分散分析を行う > summary(aov(data~f1+f2, data=f)) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) f1 2 105.2 52.6 12.37 0.00743 ** f2 3 966.3 322.1 75.78 3.68e-05 *** Residuals 6 25.5 4.2 --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 ...
http://d.hatena.ne.jp/kidd-number5/20120308/1331208633
2011年5月21日 ... 今日は分散分析を行ってみようと思ったのだ。 僕がいつも分散分析はWeb Anova(http: //www.hju.ac.jp/~kiriki/anova4/)を利用しているが、もちろんRでも出来るだろう。 改めて分散分析について考えてみると、自分がよくわかってなかったこと ...
http://d.hatena.ne.jp/jigawa91/20110521/1305981925
2011年5月28日 ... 今日は二元配置の分散分析にチャレンジ。 おっと対応はありませんね。 Rstdioを使った ことでずいぶん直感的な使い方ができるようになった。 二元配置の分散分析のコマンド は、summary(aov(s$weight~s$race*s$sex)) 従属変数が最初で~ ...
http://d.hatena.ne.jp/jigawa91/20110528/1306590402
2011年5月26日 ... 一応、等分散を規定した上での分散分析も練習のためにしてみる。 t検定の時と同じで var.equal=TRUEを付ける。 f:id:jigawa91:20110526115203p:image うん。p-value = 0.138で結果はかわらない。でも思ったより数字に変化があるんだな ...
http://d.hatena.ne.jp/jigawa91/20110526/1306400426
2011年4月29日 ... 実験結果の優位性を示すために、分散分析を行う。しかし、これがややこしい。 グループ の個数によってグループが2個なら、2つの母平均の差の検定 3個以上なら、 1元配置 の分散分析 因子の個数によって 1個なら、 1元配置の分散分析 ...
http://d.hatena.ne.jp/yoriP/20110429/1304048496
2011年12月18日 ... 一元配置分散分析 AnovaModel.1 <- aov(格闘 ~ 性別, data=Dataset) summary( AnovaModel.1) …… #クラスカル・ウォリス検定 kruskal.test(回避 ~ 性別, data= Dataset) …… 所感. 回避とSP以外のパラメータには、性別により有意差が ...
http://d.hatena.ne.jp/arigata9/20111218/1324142827
2011年7月27日 ... 反復測定分散分析は使った記憶がないなぁ。 どうやら、対応のある分散分析(3群以上 の比較法)らしい。 > #10人に対して3人が測定したデータで、p.86の値を拝借しました。 > dat <- data.frame(a=c(6,2,1,3,5,8,5,4,5,8),b=c(7,5,2,4,4,9,6,6 ...
http://d.hatena.ne.jp/myopomme/20110727/1311748557
2011年7月27日 ... 分散分析表は手計算する時代じゃないと思っていました。 ... SS_all - (SS_gr1 + SS_gr2) [1] -9.094947e-13 > #分散分析表は > mat <- matrix(NA,ncol=4,nrow=3, dimnames=list(c("群間","郡内","全体"),c("SS","df","MS","F"))) > mat[,"SS"] ...
http://d.hatena.ne.jp/myopomme/20110727/1311745645
2011年12月15日 ... 今は、来週月曜に投稿期限の迫った論文のデータ処理のやり直しをしている。分散分析 を一から勉強し、人に教えてもらい、自分でも必死で考えて、何とか理解はしてきた。 だが、分析はツールがあるからできるけれど、この結果の意味はまだ ...
http://d.hatena.ne.jp/beulah/20111215
2006年11月26日 ... 分散分析,閉検定手順,生存時間解析,生物学的同等性,GTDやGTD+R ... 分散分析 →種々の多重比較」という手順が心理学ではよく用いられるのですが(私の大学では そう教えられる),よく「多重比較で全体の第一種の過誤の確率を考慮 ...
http://d.hatena.ne.jp/kanekiyo/20061126/1164551378
2006-02-20 > 繰り返しのある分散分析→事後比... <[日記]2月15日の開闢 ... Permalink | コメント(0) | トラックバック(0) · 繰り返しのある分散分析→事後比較を含む ブックマーク 繰り返しのある分散分析→事後比較のブックマークコメント. コメントを書く ...
http://d.hatena.ne.jp/shokou5/20060220/p2
2007年4月12日 ... 要約データを用いたt検定・一元配置分散分析 ... Permalink | コメント(0) | トラックバック( 0) | 00:11 要約データを用いた一元配置分散分析を含むブックマーク 要約データを用 いた一元配置分散分析のブックマークコメント. コメントを書く ...
http://d.hatena.ne.jp/triadsou/20070412/1234624311
2007年2月26日 ... 分散分析を用いる実験デザインでは、水準の効果を母数として扱い、非確率変数である とみなす「母数モデル」と、水準の ... 変量モデルでは、個々の水準の効果は、平均が ゼロ、分散が特定の正規分布からの無作為標本であると仮定する。
http://d.hatena.ne.jp/tomsekiguchi/20070226/p1
2009年4月2日 ... 例えば、A~Eの5種類の肥料をそれぞれ別の畑で使ったときのジャガイモの収穫量を 表す以下のようなデータがあったとき、肥料による収穫量の明確な違いがあるかどうかを 調べようと思います。一元配置の分散分析(対応なし)を行います。
http://d.hatena.ne.jp/amarui/20090402/1238668128
2009年8月11日 ... [統計] メモ. デザイン:実験群と統制群を、プレ-ポストテストで比較する. 方法1 プレ テストで両群をt検定→差が無し。ポストテストで両群をt検定→差があり。めでたい! 方法2 二要因の分散分析(二元配置の分散分析). SPSSとAmosによる ...
http://d.hatena.ne.jp/inseioka/20090811
2011年10月26日 ... [遺伝統計学]「遺伝統計学を理解するプロジェクト」1.5 分散分析. 分散分析. 遺伝統計学 で用いられる手法の1つ。 複数のランダム変数間の関連を調べる手法。 IBD(identity by descent). 同祖共有アレル数(number of alleles shared identity ...
http://d.hatena.ne.jp/foo22222/20111026/1319542037
2006年12月22日 ... ■[R]反復測定分散分析. http://www.okada.jp.org/RWiki/index.php?R%A4%CE% C5%FD%B7%D7%B2%F2%C0%CF%B4%D8%BF%F4Tips#content_1_7. まだ 開発途中のようです。 今後の発展に期待。 Permalink | コメント(0) ...
http://d.hatena.ne.jp/cdarwin/20061222/1166756202
2011年4月5日 ... ハンバーガーショップで学ぶ 楽しい統計学 ──平均から分散分析まで── · web ページ. ハンバーガー統計学にようこそ! http://kogolab.jp/elearn/hamburger/index. html. これ読んでる。凄く分かりやすい。 学生時代にこう言うサイト ...
http://d.hatena.ne.jp/netti+statistic/20110405/1301981491
2011年7月10日 ... 分散分析は実験計画法で良く出てきますが、平方和の分解をして要因の効果を検定 するものです。平方和の分解は線形回帰モデルの最小二乗法と全く同じ数式になるため 、実はカテゴリ変数での線形モデルと分散分析は全く同じなのです。
http://d.hatena.ne.jp/isseing333/20110710/1310283922
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