R broom tidy.manova 整理 a(n) 方差分析對象

Tidy 總結了有關模型組件的信息。模型組件可能是回歸中的單個項、單個假設、聚類或類。 tidy 所認為的模型組件的確切含義因模型而異，但通常是不言而喻的。如果模型具有多種不同類型的組件，您將需要指定要返回哪些組件。

用法

# S3 method for manova
tidy(x, test = "Pillai", ...)

參數

x

從 stats::manova() 返回 manova 對象。

test

"Pillai"(皮萊跡)、"Wilks"(威爾克 lambda)、"Hotelling-Lawley"(Hotelling-Lawley 跡)或 "Roy"(羅伊最大根)之一指示應使用哪個檢驗統計量。默認為"Pillai"。

...

參數傳遞給stats::summary.manova

object: 具有多個響應的 "manova" 類對象或 aov 對象。
intercept: 合乎邏輯的。如果 TRUE ，則截距項包含在表中。
tol: 用於確定殘差是否等級不足的容差：請參閱qr。

細節

根據指定的測試統計量，僅包含 pillai 、 wilks 、 hl 或 roy 之一。

也可以看看

tidy() , stats::summary.manova()

其他方差分析：glance.anova()、glance.aov()、tidy.TukeyHSD()、tidy.anova()、tidy.aovlist()、tidy.aov()

值

帶有列的 tibble::tibble()：

den.df: 分母的自由度。
num.df: 自由度。
p.value: 與觀察到的統計量相關的兩側 p 值。
statistic: 在回歸項非零的假設中使用的 T-statistic 的值。
term: 回歸項的名稱。
pillai: 皮萊的蹤跡。
wilks: 威爾克的 lambda。
hl: Hotelling-Lawley 跟蹤。
roy: 羅伊最大的根源。

例子


npk2 <- within(npk, foo <- rnorm(24))
m <- manova(cbind(yield, foo) ~ block + N * P * K, npk2)
tidy(m)
#> # A tibble: 8 × 7
#>   term         df   pillai statistic num.df den.df p.value
#>   <chr>     <dbl>    <dbl>     <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl>
#> 1 block         5  0.889      1.92       10     24  0.0925
#> 2 N             1  0.521      5.97        2     11  0.0175
#> 3 P             1  0.0505     0.293       2     11  0.752 
#> 4 K             1  0.357      3.05        2     11  0.0882
#> 5 N:P           1  0.103      0.633       2     11  0.549 
#> 6 N:K           1  0.294      2.29        2     11  0.147 
#> 7 P:K           1  0.00855    0.0474      2     11  0.954 
#> 8 Residuals    12 NA         NA          NA     NA NA

源代碼：R/stats-anova-tidiers.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Tidy a(n) manova object。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。