2010-12-17 3 views

답변

4

변환을 수행 할 필요가 없을 수도 있습니다. 요소 및 문자 데이터 유형은 lm 및 anova()에서 허용됩니다. 그것은 균형 잡힌 디자인을위한 당신이 생각하는 것이 가능합니다. lm은 불균형 선형 모델을 처리 할 회귀 함수입니다.

> set.seed(123) 
> typ <- sample(c("X", "Y"), 100, prob=c(1,2)/3, replace=TRUE) 
> num <- rnorm(100) + (typ=="Y") 
> dfrm <- data.frame(num =num, typ =typ) 

> fit<-lm(num~typ, data=dfrm) 
> anova(fit) 
Analysis of Variance Table 

Response: num 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
typ  1 21.422 21.4225 22.787 6.331e-06 *** 
Residuals 98 92.133 0.9401      
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
> fit 

Call: 
lm(formula = num ~ typ, data = dfrm) 

Coefficients: 
(Intercept)   typY 
    -0.04325  0.98433 
+0

감사합니다. 'preciate it – Joe

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