实验设计与分析(第6版,Montgomery)第5章析因设计引导5.7节思考题5.19 R语言解题

dataframe<-data.frame(

productive=c(86.3,88.5,89.1,84.0,87.3,90.2,85.8,89.0,91.3,86.1,89.4,91.7,85.2,89.9,93.2,87.3,90.3,93.7),

Temperature=gl(3,6,18),

pressure=gl(3,3,18),

Time=gl(2,9,18))

summary (dataframe)

dataframe.aov2 <- aov(productive~Error(Time)+Temperature*pressure,data=dataframe)

summary (dataframe.aov2)

> summary (dataframe.aov2)

Error: Time

Df Sum Sq Mean Sq

Temperature 1 13.01 13.01

Error: Within

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

Temperature 2 4.07 2.036 0.227 0.800

pressure 2 2.46 1.230 0.137 0.873

Residuals 12 107.53 8.961

with(dataframe,interaction.plot(Temperature,pressure,productive,type="b",pch=19,fixed=T,xlab="Temperature (°F)",ylab=" productive "))

plot.design(productive~Time+Temperature*pressure,data=dataframe)

fit <-lm(productive~Time+Temperature*pressure,data=dataframe)

anova(fit)

> anova(fit)

Analysis of Variance Table

Response: productive

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

Time 1 13.005 13.0050 1.4513 0.2515

Temperature 2 4.071 2.0356 0.2272 0.8001

pressure 2 2.460 1.2300 0.1373 0.8731

Residuals 12 107.533 8.9611

summary(fit)

> summary(fit)

Call:

lm(formula = productive ~ Time + Temperature * pressure, data = dataframe)

Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-4.2333 -2.5917 0.3167 2.2333 3.7667

Coefficients: (4 not defined because of singularities)

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 87.9667 1.7283 50.898 2.17e-15 ***

Time2 0.5667 4.2335 0.134 0.896

Temperature2 0.5333 3.4566 0.154 0.880

Temperature3 1.7000 5.9870 0.284 0.781

pressure2 -0.8000 2.4442 -0.327 0.749

pressure3 0.2000 3.4566 0.058 0.955

Temperature2:pressure2 NA NA NA NA

Temperature3:pressure2 NA NA NA NA

Temperature2:pressure3 NA NA NA NA

Temperature3:pressure3 NA NA NA NA


Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 2.994 on 12 degrees of freedom

Multiple R-squared: 0.1537, Adjusted R-squared: -0.1989

F-statistic: 0.436 on 5 and 12 DF, p-value: 0.8151

par(mfrow=c(2,2))

plot(fit)

par(mfrow=c(2,2))

plot(as.numeric(dataframepressure), fitresiduals, xlab="pressure", ylab="Residuals", type="p", pch=16)

plot(as.numeric(dataframeTemperature), fitresiduals, xlab="Temperature", ylab="Residuals", pch=16)

相关推荐
Biotree_20252 天前
实验谱库检索不再是唯一答案:AIMe依托预测质谱空间,实现小分子MS²全域注释检索
r语言
Canmag 兴隆磁性5 天前
回复磁导率 μ_R:永磁体在动态磁路中的关键参数
开发语言·学习·r语言·永磁材料·充磁·磁导率
临床数据科学和人工智能兴趣组7 天前
提取匹配模式的第一个值
人工智能·r语言·1024程序员节·r语言-4.2.1·临床试验·临床科研·科学问题
临床数据科学和人工智能兴趣组8 天前
在数据分析和处理过程中,字符串的操作常常扮演着极其重要的角色。R语言内置了多种功能强大的字符串处理函数,gsub() 就是其中之一
数据分析·r语言·r语言-4.2.1·临床研究·临床试验·临床科研
dfjdkfahkjd12 天前
开源项目吐槽大会:技术文章大纲
r语言
爱读书的小胖13 天前
Codewars:Last digit of a large number(C)解题分析
c语言·开发语言·r语言
生态学者14 天前
Global Change Biology | 森林越“步调一致”,反而越怕干旱?树木生长与叶片活动的同步之谜
大数据·人工智能·算法·r语言·微信公众平台
天桥下的卖艺者15 天前
R语言使用ggcube包轻松绘制文章中的各类3D图形
开发语言·3d·r语言
余醉 | dtminer15 天前
3337 OTU×999置换:群落构建mBio 高分沉积物
开发语言·r语言·微生物学