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统计建模与R软件第七章习题答案(方差分析)
Ex7.1
(1)
lamp-data.frame(X=c(115,116,98,83,103,107,118,116,73,89,85,97),A=fa
ctor(rep(1:3,c(4,4,4))))
lamp.aov-aov(X~A,data=lamp);summary(lamp.aov)
DfSumSqMeanSqFvaluePr(F)
A21304652.04.9230.0359*
Residuals91192132.4
P值小于0.05，有显著差异。
(2)
对甲的区间估计：
a-c(115,116,98,83)
t.test(a)
OneSamplet-test
data:a
t=13.1341,df=3,p-value=0.0009534
alternativehypothesis:truemeanisnotequalto0
95percentconfidenceinterval:
78.04264127.95736
sampleestimates:
meanofx
103
或者用这个命令更简单：
attach(lamp)
t.test(X[A==1])
乙的均值估计为111，95%置信区间为99.59932,122.40068。
丙的均值估计为86，95%置信区间为70.08777,101.91223。
(3)多重检验：
attach(lamp)
P值不做调整：
pairwise.t.test(X,A,p.adjust.method=none)
PairwisecomparisonsusingttestswithpooledSD
data:XandA
12
20.351-
30.0660.013
P值进行Holm调整：
Pvalueadjustmentmethod:none
pairwise.t.test(X,A,p.adjust.method=holm,data)
PairwisecomparisonsusingttestswithpooledSD
data:XandA
12
20.35-
30.130.04
Pvalueadjustmentmethod:holm
不论采取哪种方法，都可看出乙和丙有显著差异。
Ex7.2
(1)
lamp-data.frame(X=c(20,18,18,17,15,16,13,18,22,17,26,19,26,28,23,25,
24,25,18,22,27,24,12,14),A=factor(rep(1:4,c(10,6,6,2))))
lamp.aov-aov(X~A,data=lamp);summary(lamp.aov)
DfSumSqMeanSqFvaluePr(F)
A3351.7117.2415.112.28e-05***
Residuals20155.27.76
P值小于0.05，可认为四个厂生产的产品的变化率有显著差异。
(2)
attach(lamp)
P值不做调整：
pairwise.t.test(X,A,p.adjust.method=none)
PairwisecomparisonsusingttestswithpooledSD
data:XandA
123
28.0e-05--
30.000530.47666-
40.054906.1e-050.00020
Pvalueadjustmentmethod:none
P值进行Holm调整：
pairwise.t.test(X,A,p.adjust.method=holm)
PairwisecomparisonsusingttestswithpooledSD
data:
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