数据由经过四种不同处理的新鲜收获植物的重量组成。数据是正态分布的，并且也给出了方差的均匀性
我正在受试者之间进行2（性别）x 2（建议）ANOVA，R和SPSS均报告了相同的ANOVA统计数据：建议：F = 372.012
我没有在网上进行搜索，但是pyspark中是否存在可以执行ANOVA和Tukeys HSD的功能或库？还是我必须从头开始
除了默认的对比代码（contr.treatment / contr.sum / contr.helmert），我还想在R中使用一些用户定义的对比。但是
我有2列的df：
<pre><code>df <- read.table(text=" a b
1 1 g1
2 7 g1
3 9 g1
4 15 g1
5 17 g1
6 3 g2
7 5 g2
8
在Python的混合方差分析中，是否有办法在多个主题因素之内？我目前正在使用pinguoin，数据框使用的是Pan
我正在基于因子间，因子内和协方差测试排放率数据
我的数据如下：
<pre><code>'data.frame':
我有一个数据集，需要按年份和类型对每个因子进行排序...就像
<a href="https://i.stack.imgur.com/Dl57w.png
我一直在遇到相同的错误，一次又一次尝试使用rstatix包中的anova_test做一种重复测量ANOVA的方法。这是我
我尝试找到任何方法来测试Poisson残差，例如<code>aov()</code>中的法线。在我的假设示例中：
<pre><code># F
我建立了许多GLM。通常在具有许多模型参数的大型数据集上。这意味着基数R的<code>glm()</code>函数并不是
我已经完成了ANOVA测试并进行了事后测试，但我不理解结果。
这是代码：
<pre><code>data_5 <- data.
我有一个基本的事前审判设计。在干预之前（这里是V1）和一个职位（V2）之前，对每个组中的每个参与
假设在R中，我有来自多个<code>glm()</code>函数调用的多个GLM对象。
<pre><code>glm_01
glm_02
...
glm_nn
</code></pr
我正在尝试在三个小组之间执行一种方差分析。我已经能够使用SCIPY.STATS获得F统计量和F分布的p值。但是
我有一个数据集，其中包含列col1，col2，col3，col4，col5。我希望col1作为因变量，而其他作为自变量。我
我正在尝试解决DCR（完全随机设计）练习，例如，这是数据表
<a href="https://i.stack.imgur.com/RqTm4.png" rel="nofo
我正在尝试用R解决练习，我在《 <strong>农业和自然科学实验设计》 </strong>一书中找到了这一点（第164页
如何让 R 进行方差分析，比较 6 种不同处理、4 次重复、随机完整区组设计后 10 种不同土壤养分的水平？
嗨，我是统计和分析我的第一个数据的新手。我在重复测量Anova时遇到问题
总结一下我的数据，我
