R summary.aov 方差模型分析总结

说明

总结方差分析模型。

用法

## S3 method for class 'aov'
summary(object, intercept = FALSE, split,
        expand.split = TRUE, keep.zero.df = TRUE, ...)

## S3 method for class 'aovlist'
summary(object, ...)

参数

object	类 "aov" 或 "aovlist" 的对象。
intercept	逻辑：是否应该包含截距项？
split	可选的命名列表，其名称与模型中的术语相对应。每个组件本身都是一个包含整数组件的列表，给出了要对其贡献进行求和的对比。
expand.split	逻辑：分割是否也适用于涉及因子的相互作用？
keep.zero.df	逻辑：是否应该包含没有自由度的项？
...	对于 summary.aovlist ，包括 summary.aov ，要传递给其他方法或从其他方法传递的参数。

值

分别是c("summary.aov", "listof") 或"summary.aovlist" 类的对象。

对于单个层的拟合，结果将是方差分析表的列表，每个响应一个(即使只有一个响应)：这些表属于从类 "data.frame" 继承的类 "anova" 。它们具有 "Df" 、 "Sum Sq" 、 "Mean Sq" 列，以及 "F value" 和 "Pr(>F)" (如果存在非零残余自由度)。模型中的每一项都有一行，如果有的话，再加上"Residuals" 一行。

对于多层拟合，返回值是此类摘要的列表，每个层对应一个。

注意

expand.split = TRUE 的使用几乎没有经过测试：始终可以将其设置为 FALSE 并准确指定所需的所有拆分。

例子

## For a simple example see example(aov)

# Cochran and Cox (1957, p.164)
# 3x3 factorial with ordered factors, each is average of 12.
CC <- data.frame(
    y = c(449, 413, 326, 409, 358, 291, 341, 278, 312)/12,
    P = ordered(gl(3, 3)), N = ordered(gl(3, 1, 9))
)
CC.aov <- aov(y ~ N * P, data = CC , weights = rep(12, 9))
summary(CC.aov)

# Split both main effects into linear and quadratic parts.
summary(CC.aov, split = list(N = list(L = 1, Q = 2),
                             P = list(L = 1, Q = 2)))

# Split only the interaction
summary(CC.aov, split = list("N:P" = list(L.L = 1, Q = 2:4)))

# split on just one var
summary(CC.aov, split = list(P = list(lin = 1, quad = 2)))
summary(CC.aov, split = list(P = list(lin = 1, quad = 2)),
        expand.split = FALSE)

也可以看看

aov , summary , model.tables , TukeyHSD