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분산분석과 공분산 분석

모수적/비모수적 분산분석, 대화형/비대화형 공분산 분석, 다중 비교

분산분석(ANOVA)은 표본 분산을 다른 소스에 할당하고 변동이 동일한 모집단 그룹 내에서 발생하는지 아니면 다른 모집단 그룹 간에 발생하는지를 결정하는 절차입니다. 표본은 그룹 평균 주변의 변동과 전체 평균 주변의 그룹 평균 변동으로 설명됩니다. 그룹 내의 변동이 그룹 간의 변동에 비해 작으면 그룹 평균의 차이가 유추될 수 있습니다. 가설검정은 결정을 수치화하는 데 사용됩니다.

함수

anovaAnalysis of variance (ANOVA) results
anova1일원분산분석
anova2이원분산분석
anovan다원분산분석
aoctoolInteractive analysis of covariance
canoncorrCanonical correlation
dummyvarCreate dummy variables
friedmanFriedman’s test
kruskalwallisKruskal-Wallis test
multcompare다중 비교 검정

도움말 항목

  • 일원분산분석(One-way ANOVA)

    일원분산분석을 사용하여 단일 인자의 여러 그룹(수준)에 있는 데이터가 공통 평균을 갖는지 확인합니다.

  • Two-Way ANOVA

    In two-way ANOVA, the effects of two factors on a response variable are of interest.

  • N-Way ANOVA

    In N-way ANOVA, the effects of N factors on a response variable are of interest.

  • ANOVA with Random Effects

    ANOVA with random effects is used where a factor's levels represent a random selection from a larger (infinite) set of possible levels.

  • Other ANOVA Models

    N-way ANOVA can also be used when factors are nested, or when some factors are to be treated as continuous variables.

  • Multiple Comparisons

    Multiple comparison procedures can accurately determine the significance of differences between multiple group means.

  • Analysis of Covariance

    Analysis of covariance is a technique for analyzing grouped data having a response (y, the variable to be predicted) and a predictor (x, the variable used to do the prediction).

  • Nonparametric Methods

    Statistics and Machine Learning Toolbox™ functions include nonparametric versions of one-way and two-way analysis of variance.