MATLAB的答案

方差分析的计算问题

9的观点(30天)
迈克尔
迈克尔 2022年12月6日
评论道: 杰夫•米勒 2022年12月10日
我有一个问题计算的方差分析。我的代码有什么问题?
C_t = [30;30;30;30;30;30;30;120;120;120; 120; 120; 120; 120; 120];
选择= [0;0.026;0.0550;0.120;0.320;0.62;1.2;0;0.03;0.066;0.110; 0.220; 0.4; 0.740; 1.73];
台=表(C_t,选择,“VariableNames”,{“C_t”,“选择”});
资源描述。C_t =分类(tbl.C_t);
mdl = fitlm(资源描述,“选择”)
台=方差分析(mdl,“摘要”

在回答这个问题。

接受的答案

杰夫•米勒
杰夫•米勒 2022年12月6日
只改变一行
mdl = fitlm(资源描述,“选择~ C_t”)
4评论
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杰夫•米勒
杰夫•米勒 2022年12月10日
你不能。这不是软件问题,是限制你的设计。只有两个值X(120),一条直线穿过两个(X, Y avg)对完美,所以您的数据提供任何信息是否会有任何偏离直线配合(“缺乏适合”)如果你有第三个X值。

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答案(1)

詹姆斯水鸟
詹姆斯水鸟 2022年12月6日
C_t = [30;30;30;30;30;30;30;120;120;120; 120; 120; 120; 120; 120];
选择= [0;0.026;0.0550;0.120;0.320;0.62;1.2;0;0.03;0.066;0.110; 0.220; 0.4; 0.740; 1.73];
%利用表()函数创建一个表的数据
台=表(C_t,选择,“VariableNames”,{“C_t”,“选择”});
%的C_t列转换为一个分类变量
资源描述。C_t =分类(tbl.C_t);
%使用fitlm()函数以适应数据的线性回归模型
mdl = fitlm(资源描述,“选择”)
%使用方差分析()函数对模型进行方差分析
台=方差分析(mdl,“摘要”)
1评论
迈克尔
迈克尔 2022年12月6日
我理解你已经添加描述,但是这并没有解决我的问题。

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