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r - 计算 R 中的方差和置信区间之内和之间

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 10:02:30 25 4
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作为开发新的分析化学方法的一部分,我需要根据某些数据计算运行内和运行之间的差异。我还需要使用 R 语言从这些数据中获得置信区间

我想我需要使用 anova 之类的吗?

我的数据就像

> variance
Run Rep Value
1 1 1 9.85
2 1 2 9.95
3 1 3 10.00
4 2 1 9.90
5 2 2 8.80
6 2 3 9.50
7 3 1 11.20
8 3 2 11.10
9 3 3 9.80
10 4 1 9.70
11 4 2 10.10
12 4 3 10.00

最佳答案

您有四组三个观察值:

> run1 = c(9.85, 9.95, 10.00)
> run2 = c(9.90, 8.80, 9.50)
> run3 = c(11.20, 11.10, 9.80)
> run4 = c(9.70, 10.10, 10.00)
> runs = c(run1, run2, run3, run4)
> runs
[1] 9.85 9.95 10.00 9.90 8.80 9.50 11.20 11.10 9.80 9.70 10.10 10.00

做一些标签:
> n = rep(3, 4)
> group = rep(1:4, n)
> group
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4

计算运行内统计数据:
> withinRunStats = function(x) c(sum = sum(x), mean = mean(x), var = var(x), n = length(x))
> tapply(runs, group, withinRunStats)
$`1`
sum mean var n
29.800000000 9.933333333 0.005833333 3.000000000

$`2`
sum mean var n
28.20 9.40 0.31 3.00

$`3`
sum mean var n
32.10 10.70 0.61 3.00

$`4`
sum mean var n
29.80000000 9.93333333 0.04333333 3.00000000

你可以在这里做一些方差分析:
> data = data.frame(y = runs, group = factor(group))
> data
y group
1 9.85 1
2 9.95 1
3 10.00 1
4 9.90 2
5 8.80 2
6 9.50 2
7 11.20 3
8 11.10 3
9 9.80 3
10 9.70 4
11 10.10 4
12 10.00 4

> fit = lm(runs ~ group, data)
> fit

Call:
lm(formula = runs ~ group, data = data)

Coefficients:
(Intercept) group2 group3 group4
9.933e+00 -5.333e-01 7.667e-01 -2.448e-15

> anova(fit)
Analysis of Variance Table

Response: runs
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
group 3 2.57583 0.85861 3.5437 0.06769 .
Residuals 8 1.93833 0.24229
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

> degreesOfFreedom = anova(fit)[, "Df"]
> names(degreesOfFreedom) = c("treatment", "error")
> degreesOfFreedom
treatment error
3 8

误差或组内差异:
> anova(fit)["Residuals", "Mean Sq"]
[1] 0.2422917

处理或组间差异:
> anova(fit)["group", "Mean Sq"]
[1] 0.8586111

这应该给你足够的信心来做置信区间。

关于r - 计算 R 中的方差和置信区间之内和之间,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/1401894/

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