单因素方差分析的MATLAB实现
单因素均衡数据的实现
单因素非均衡数据方差分析
p192 8.22
X=[85,80,90,88,87,94,56,62,55,48,92,99,95,91,75,72,81];
group=[ones(1,3),2*ones(1,4),3*ones(1,2),4*ones(1,2),5*ones(1,4),6*ones(1,3)];
anova1(X,group);
从箱线图可以看到第2个第五个离盒子中心线较远,效果较为突出
按计算公式计算得
close all;clear all;clc
x1=[87,85,80];
x2=[90,88,87,94];
x3=[56,62];
x4=[55,48];
x5=[92,99,95,91];
x6=[75,72,81];
X=[x1,x2,x3,x4,x5,x6];
ni=[length(x1),length(x2),length(x3),length(x4),length(x5),length(x6)];
% length(X)
ti=[sum(x1),sum(x2),sum(x3),sum(x4),sum(x5),sum(x6)]; q1=sum(ti);
a=6;n=length(X);
q2=sum(X.^2);
st=q2-q1^2/n;
sa=sum(ti.^2./ni)-q1^2/n;
se=st-sa;
p214 8
close all;clear all;clc
x=[21.8,21.9,21.7,21.6,21.7,21.7,21.4,21.5,21.4,22.9,22.8,22.8,22.6,22.5,21.9,21.7,21.8,21.4];
group=[ones(1,5),2*ones(1,4),3*ones(1,5),4*ones(1,4)];
[p,table,stats]=anova1(x,group)
p =
5.4118e-08
table =
4×6 cell 数组
'Source' 'SS' 'df' 'MS' 'F' 'Prob>F'
'Groups' [4.2450] [ 3] [1.4150] [55.0278] [5.4118e-08]
'Error' [0.3600] [14] [0.0257] [] []
'Total' [4.6050] [17] [] [] []
stats =
包含以下字段的 struct:
gnames: {4×1 cell}
n: [5 4 5 4]
source: 'anova1'
means: [21.7400 21.5000 22.7200 21.7000]
df: 14
s: 0.1604
d=multcompare(stats)
d =
组序号' '组序号' '置信下限' '置信上限' '组均值差' '置信上限'
1.0000 2.0000 -0.0727 0.2400 0.5527 0.1626
1.0000 3.0000 -1.2748 -0.9800 -0.6852 0.0000
1.0000 4.0000 -0.2727 0.0400 0.3527 0.9817
2.0000 3.0000 -1.5327 -1.2200 -0.9073 0.0000
2.0000 4.0000 -0.5296 -0.2000 0.1296 0.3300
3.0000 4.0000 0.7073 1.0200 1.3327 0.0000
可以看出第三组和第四组 【0.7073,1.0200】区间不包括0,说明在显著性水平0.05下,两组间均值的差异是显著的
这篇文章也介绍的很详细https://blog.csdn.net/matlab_matlab/article/details/57076854
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