Dap统计和图形项目
目录
Dap是一个基于C语言的小型统计和图形软件包。3.0及更高版本的Dap可以读取SBS程序(基于著名的行业标准统计系统用相似的首字母缩写-你知道我的意思)!希望执行基本统计的用户现在,分析不再需要学习和使用C语法任务,同时保留对C样式图形和统计功能的访问权限由原始实现提供。Dap提供了数据管理、分析和图形的核心方法通常用于统计咨询实践(单变量统计学,相关性和回归、方差分析、分类数据分析、逻辑回归、,和非参数分析)。任何熟悉基本语法的人的程序可以从手册中快速轻松地学习使用Dap的C风格功能以及其中包含的示例;C的高级功能不是必要,尽管它们是可用的。(本手册包含介绍Dap所需的C语法。)因为Dap每次只处理一行文件,而不是将整个文件读入内存,所以它可以被用于具有很多行和/或非常多行的数据集许多变量。
我编写Dap用于我的统计咨询实践,因为上述非常著名的行业标准统计系统在GNU/Linux上是(或至少是以前)不可用的,在租赁安排。现在您可以运行为该系统编写的程序直接对着Dap!我对这个系统总体上很满意,除了这些图形几乎无法使用,但古代遗留下来的一些笨拙的建筑起源。因此,我决定在C语言的上下文,它允许更多的编程灵活性。
Dap是一个GNU程序,是根据GNU样式版权所有。
Dap源代码可以在中作为gzipped tar文件找到网址:http://ftp.gnu.org/gnu/dap.Dap在各种GNU/Linux和Unix上成功构建平台。达普附带信息格式的手册,可以呈现为dvi格式使用texi2dvi公司。以下说明告诉您如何安装Dap。
概述
本文档涉及从源代码构建和安装Dap。
Dap将在许多通用类Unix下进行配置和构建平台。这个这里的说明适用于GNU/Linux;其他的配置和构建
平台是相似的。
有两个关于Dap的邮件列表,一个用于Bug和一个用于评论,其中可以通过以下方式访问http://mail.gnu.org/archive/html/bug-dap和http://mail.gnu.org/archive/html/dap-users.
Dap是一个GNU程序,是根据GNU样式版权所有。有关详细信息,请参阅文件COPYING。
获取和打开源
最简单的方法是下载最新的“dap-x.y.tar.gz”包到一个名为“DAP_HOME”的目录中,并使用以下命令将其解压缩:
gunzip-c dap-x.y.tar.gz|焦油-xvf-
这将创建目录“src”、“doc”和“examples”。
编译
如果要安装可执行文件、包含文件、库文件和信息文件在的子目录“bin”、“include”、“lib”和“info”中`/usr/local”,然后只需发出以下命令:
./配置
进行安装
否则,如果要在另一个目录,在`后面说“home/dap”/configure”命令,而不是键入type:
make prefix=home/dap安装
注:当DAP_HOME/src/DAP.c编译时,您将收到一条警告:
函数的隐式声明`斯特卡特
当DAP_HOME/src/dap0.c编译时,您将收到一条警告:
函数的隐式声明`dap_主
忽略这些警告。现在重提。
环境
Dap使用以下环境变量:
装饰工Emacs的路径名
DAPEDOPTS公司Emacs前端的选项
DAPPAGER公司用于查看Dap的表格输出
该寻呼机的DAPPAGEOPTS选项
DAPCOMPILER用于编译要在Dap下运行的程序
该编译器的DAPCOMPOPTS选项
DAPVIEWER用于查看图形Dap输出
该查看器的DAPVIEWOPTS选项
DAPPP公司Dap预处理器的路径名
(默认值:/usr/local/bin/dappp)
DAPRUNS公司运行
预处理器和编译器
(默认值:/usr/local/bin/dapruns)
INCDIR公司编译器要查找的目录
(默认值:/usr/local/include)
伦敦银行同业拆借利率编译器查找libdap的目录。一
(默认值:/usr/local/lib)
除最后四项外,其余均在手册中作了进一步记录。
阅读手册
要阅读info中的手册,您需要具有“/usr/local/info”(或安装信息文件的任何目录)`信息”。这个
下面的命令(您可能想输入你的外壳`rc’file)将在shell为“csh”时执行此操作:
setenv信息“.:/usr/info:/usr/local/info”
然后发出命令:
信息dap
如果您喜欢dvi或html手册,可以从以下文件制作:
DAP_HOME/doc/DAP.texi
(请参阅texi2dvi、dvips和texinfo的文档。)
手册将告诉您如何运行和使用dap。程序和手册中示例的数据文件位于目录中DAP_HOME/doc/examples。
机器相关性
Dap假设您的机器具有64位双精度浮动符合IEEE浮点标准的点编号。如果情况并非如此,那么您可能必须修改“machdep.c”;好的幸运。
错误报告和评论
将错误报告发送到<bug-dap@gnu.org>.
如果你使用dap,请告诉我你的使用经验,和建议,通过邮寄
至<dap-users@gnu.org>. 谢谢。
样本输出 [返回至目录]
以下是Dap的表格输出示例。他们程序生成它们的,以及图形输出(此处未显示)假如和分布。这些示例来自:
[AMD]Milliken,G.A.和Johnson,D.E.,1984年。分析凌乱数据。Van Nostrand Reinhold:纽约,473页。
[ED]Cochran,W.G.和Cox,G.M.1957.实验设计。 约翰·威利父子公司:纽约,第611页。
[MS]Bickel,P.J.和Doksum,K.A.,1977年。数学统计:基本想法和选定主题。霍尔登·戴:奥克兰。493页。
[LM]Rao,C.R.和Toutenberg,H.1995。线性模型:最少方形和备选方案。斯普林格·弗拉格:纽约,352页。
[CDA]Agresti,A.1990.分类数据分析。 约翰·威利父子公司:纽约,558页。
非平衡方差分析
交叉嵌套方差分析
随机模型,不平衡的
混合模型,平衡
混合模型,不平衡的
拆分绘图
拉丁方
缺少治疗组合
线性回归
线性回归,模型建筑
依次的交叉分类
分层2x2表
对数线性模型
线性关联的Logit模型
Logistic回归
非平衡方差分析 [返回至样本输出]
AMD:第128-134页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:03
响应变量:y
治疗水平
-------- ------
处理治疗1治疗2
块区块1区块2区块3
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:20:03
测试Ho:处理块处理*块
观察次数=16
H0 SS=238.937,df=5,MS=47.7875
误差SS=20,df=10,MS=2
R-sq=0.922761
F0=23.8937
探针[F>F0]=0.00003
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一03:20:03
测试Ho:处理
观察次数=16
H0 SS=61.7143,df=1,MS=61.7142
误差SS=20,df=10,MS=2
F0=30.8571
探针[F>F0]=0.00025
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一03:20:03
最小二乘法表示:处理
LSD方法
最低显著差异为0.05000级
=================================
达普5。2004年1月12日星期一03:20:04
_统计_lsm_/treat
======================================================
| |23 |27 |
|--------+--------+--------|------------+------------|
|_type_|_LSMEAN_|_treat|treat1|治疗2|
|========|========|========|============|============|
|有效|0| | 7.71429| 7.71429|
|--------+--------+--------|------------+------------|
|LSMDIFF | 23 |治疗1 ||4个|
| |--------+--------|------------+------------|
| |27 |治疗2|-4||
|--------+--------+--------|------------+------------|
|MINDIFF |23|治疗1|| 1.60445|
| |--------+--------|------------+------------|
| |27 |治疗2 | 1.60445 ||
|--------+--------+--------|------------+------------|
|PROB | 23 |治疗1| | 0.000242431|
| |--------+--------|------------+------------|
| |27 |治疗2 | 0.000242431 ||
------------------------------------------------------
=================================
Dap 6。2004年1月12日星期一03:20:04
测试Ho:块
观察次数=16
H0 SS=77.1692,df=2,MS=38.5846
误差SS=20,df=10,MS=2
F0=19.2923
探针[F>F0]=0.00037
=================================
Dap 7。2004年1月12日星期一03:20:04
最小二乘法表示:块
LSD方法
最低显著差异为0.05000级
=================================
数据包8。2004年1月12日星期一03:20:04
__lsm_/block的stat_
===================================================================
| |23 |24 |28 |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|_类型_|_LSMEAN_|_block|block1|块2 |块3|
|========|========|========|============|============|============|
|效率|0| | 4.8 | 4.8 |6|
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|LSMDIFF|23|区块1|| 1| 5|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |24 |块2|-1|| 4|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |28 |块3|-5|-4| |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|MINDIFF|23|区块1|| 2.03401| 1.92963|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |24 |区块2 | 2.03401 || 1.92963|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |28 |区块3 | 1.92963 |1.92963| |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|PROB | 23 |块1| | 0.299003 | 0.000179317|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |24 |区块2|0.299003|| 0.000952328|
||--------+--------|------------+------------+------------|
| |28 |区块3|0.000179317|0.000952328||
-------------------------------------------------------------------
=================================
Dap 9。2004年1月12日星期一03:20:04
测试Ho:处理*块
观察次数=16
H0 SS=71.6308,df=2,MS=35.8154
误差SS=20,df=10,MS=2
F0=17.9077
探针[F>F0]=0.00050
交叉嵌套方差分析[返回至样本输出]
AMD:第249-251页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:11
响应变量:y
治疗水平
-------- ------
一个1 2
b条1 2
c(c)1 2
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:a b a*b b*c a*b*c
观察次数=16
H0 SS=845.438,df=7,MS=120.777
误差SS=6.5,df=8,MS=0.8125
R平方=0.99237
F0=148.648
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:a
观察次数=16
H0 SS=39.0625,df=1,MS=39.0725
误差SS=6.5,df=8,MS=0.8125
F0=48.0769
探针[F>F0]=0.00013
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:b
观察次数=16
H0 SS=770.062,df=1,MS=770.064
误差SS=6.5,df=8,MS=0.8125
F0=947.769
探针[F>F0]=0.00001
=================================
达普5。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:a*b
观察次数=16
H0不锈钢=10.5625,df=1,MS=10.5625
误差SS=6.5,df=8,MS=0.8125
F0=13
探针[F>F0]=0.00693
=================================
Dap 6。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:c*b
观察次数=16
H0 SS=24.125,df=2,MS=12.0625
误差SS=6.5,df=8,MS=0.8125
F0=14.8462
探针[F>F0]=0.00203
=================================
Dap 7。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:a*c*b
观察次数=16
H0 SS=1.625,df=2,MS=0.8125
误差SS=6.5,df=8,MS=0.8125
F0=1
探针[F>F0]=0.40960
=================================
数据包8。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:a
分母:a*b
环境管理体系(a*b)=
4变量(a*b)
1 Var(错误)
EMS(a)=
8瓦(a)
4变量(a*b)
1 Var(错误)
的错误=
1毫秒(a*b)
观察次数=16
H0 SS=39.0625,df=1,MS=39.0725
残余df=1,MS=10.5625
F0=3.69822
探针[F>F0]=0.30528
=================================
Dap 9。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:b
分母:a*b b*c a*b*c
环境管理体系(a*b)=
4变量(a*b)
2变量(a*b*c)
1 Var(错误)
EMS(b*c)=
4变量(b*c)
2变量(a*b*c)
1 Var(错误)
EMS(a*b*c)=
2变量(a*b*c)
1 Var(错误)
EMS(b)=
8变量(b)
4变量(a*b)
4瓦(b*c)
2变量(a*b*c)
1 Var(错误)
b的错误=
1毫秒(a*b)
1毫秒(b*c)
-1毫秒(a*b*c)
观察次数=16
H0 SS=770.062,df=1,MS=770.064
残余df=2.57671,MS=21.8125
F0=35.3037
探针[F>F0]=0.01701
=================================
Dap 10。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:a*b
分母:a*b*c
EMS(a*b*c)=
2变量(a*b*c)
1 Var(错误)
环境管理体系(a*b)=
4变量(a*b)
2变量(a*b*c)
1 Var(错误)
a*b错误=
1毫秒(a*b*c)
观察次数=16
H0不锈钢=10.5625,df=1,MS=10.5625
残余df=2,MS=0.8125
F0=13
探针[F>F0]=0.06906
=================================
第11页。2004年1月12日星期一03:20:11
测试Ho:c*b
分母:a*c*b
EMS(a*b*c)=
2变量(a*b*c)
1 Var(错误)
EMS(b*c)=
4瓦(b*c)
2变量(a*b*c)
1 Var(错误)
b*c错误=
1毫秒(a*b*c)
观测次数=16
H0 SS=24.125,df=2,MS=12.0625
残余df=2,MS=0.8125
F0=14.8462
探针[F>F0]=0.06311
随机模型,不平衡[返回至样本输出]
AMD:第265-273页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:12
响应变量:效率
治疗水平
-------- ------
工厂1 2 3
场地1 2 3 4
工人12 3
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:20:13
测试Ho:工厂工厂*现场工厂*工人工厂*现场*工人
观察次数=118
H0 SS=10046.9,df=35,MS=287.054
误差SS=408.617,df=82,MS=4.98313
R-sq=0.960919
F0=57.6052
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一03:20:13
测试Ho:工厂
观察次数=118
H0 SS=3866.33,df=2,MS=1933.16
误差SS=408.617,df=82,MS=4.98313
F0=387.942
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一03:20:13
测试Ho:工厂*工人
观测次数=118
H0 SS=1949.66,df=6,MS=324.943
误差SS=408.617,df=82,MS=4.98313
F0=65.2085
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 5。2004年1月12日星期一03:20:13
测试Ho:工厂*现场
观察次数=118
H0 SS=610.302,df=9,MS=67.8114
误差SS=408.617,df=82,MS=4.98313
F0=13.6082
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 6。2004年1月12日星期一03:20:13
测试Ho:工厂*现场*工人
观察次数=118
H0 SS=1921.29,df=18,MS=106.738
误差SS=408.617,df=82,MS=4.98313
F0=21.4199
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 7。2004年1月12日星期一03:20:13
测试Ho:现场*工厂
分母:现场*工人*工厂
EMS(工厂*现场*工人)=
2.85695 Var(工厂*现场*工人)
1 Var(错误)
EMS(工厂*现场)=
8.0468 Var(工厂*现场)
2.68227 Var(工厂*现场*工人)
1 Var(错误)
工厂*站点错误=
0.0611422毫秒(错误)
0.938858 MS(工厂*现场*工人)
观察次数=118
H0 SS=610.302,df=9,MS=67.8114
残余df=18.1096,MS=100.517
F0=0.674628
探针[F>F0]=0.72173
=================================
数据包8。2004年1月12日星期一03:20:13
响应变量:效率
治疗水平
-------- ------
工厂1 2 3
场地1 2 3 4
工人12 3
=================================
Dap 9。2004年1月12日星期一03:20:13
测试Ho:工厂工厂*工人工厂*现场*工人
观察次数=118
H0 SS=10046.9,df=35,MS=287.054
误差SS=408.617,df=82,MS=4.98313
R-sq=0.960919
F0=57.6052
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 10。2004年1月12日星期一03:20:14
测试Ho:工厂
观察次数=118
H0 SS=3866.33,df=2,MS=1933.16
误差SS=408.617,df=82,MS=4.98313
F0=387.942
探针[F>F0]=0.00001
=================================
第11页。2004年1月12日星期一03:20:14
测试Ho:工厂*工人
观察次数=118
H0 SS=1949.66,df=6,MS=324.943
错误SS=408.617,df=82,MS=4.98313
F0=65.2085
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 12。2004年1月12日星期一03:20:14
测试Ho:现场*工人*工厂
观察次数=118
H0 SS=2677.73,df=27,MS=99.1752
误差SS=408.617,df=82,MS=4.98313
F0=19.9022
探针[F>F0]=0.00001
=================================
第13页。2004年1月12日星期一03:20:14
测试Ho:工人工厂
分母:现场*工人*工厂
EMS(工厂*现场*工人)=
3.06428 Var(工厂*现场*工人)
1 Var(错误)
EMS(工厂*工人)=
9.45329 Var(工厂*工人)
2.36332 Var(工厂*现场*工人)
1 Var(错误)
工厂*工人错误=
0.22875 MS(错误)
0.77125 MS(工厂*现场*工人)
观察次数=118
H0 SS=1949.66,df=6,MS=324.943
残余df=27.8087,MS=77.6288
F0=4.18585
探针[F>F0]=0.00403
=================================
第14页。2004年1月12日星期一03:20:14
测试Ho:工厂
分母:工人*工厂现场*工人*工厂
EMS(工厂*工人)=
9.45329 Var(工厂*工人)
2.36332 Var(工厂*现场*工人)
1 Var(错误)
EMS(工厂*现场*工人)=
3.06428 Var(工厂*现场*工人)
1 Var(错误)
EMS(工厂)=
27.598 Var(工厂)
9.19933 Var(工厂*工人)
2.29983 Var(工厂*现场*工人)
1 Var(错误)
工厂错误=
0.0268648 MS(错误)
0.973135 MS(工厂*工人)
观察次数=118
H0 SS=3866.33,df=2,MS=1933.16
残余df=6.00508,MS=316.347
F0=6.1109
探针[F>F0]=0.03567
混合模型,平衡[返回至样本输出]
AMD:第285-289页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:16
响应变量:生产率
治疗水平
-------- ------
机器1 2 3
人12 3 4 5 6
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:20:16
测试Ho:机器-人-机器*人
观察次数=54
H0 SS=3423.69,df=17,MS=201.393
误差SS=33.2867,df=36,MS=0.92463
R-sq=0.990371
F0=217.81
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一03:20:16
测试Ho:机器
观察次数=54
H0 SS=1755.26,df=2,MS=877.632
误差SS=33.2867,df=36,MS=0.92463
F0=949.171
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一03:20:16
测试Ho:人
观测次数=54
H0 SS=1241.89,df=5,MS=248.379
误差SS=33.2867,df=36,MS=0.92463
F0=268.625
探针[F>F0]=0.00001
=================================
达普5。2004年1月12日星期一03:20:16
测试Ho:机器*人员
观察次数=54
H0 SS=426.53,df=10,MS=42.653
误差SS=33.2867,df=36,MS=0.92463
F0=46.1298
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 6。2004年1月12日星期一03:20:16
测试Ho:人
分母:机器*人
EMS(机器*人员)=
3 Var(机器*人员)
1 Var(错误)
EMS(人)=
9 Var(人)
3 Var(机器*人员)
1 Var(错误)
人员错误=
1 MS(机器*人)
观察次数=54
H0 SS=1241.89,df=5,MS=248.379
残余df=10,MS=42.653
F0=5.82325
探针[F>F0]=0.00895
=================================
Dap 7。2004年1月12日星期一03:20:16
测试Ho:机器
分母:机器*人
EMS(机器*人员)=
3 Var(机器*人员)
1 Var(错误)
EMS(机器)=
18 Var(机器)
3 Var(机器*人员)
1 Var(错误)
机器错误=
1 MS(机器*人)
观察次数=54
H0 SS=1755.26,df=2,MS=877.632
残余df=10,MS=42.653
F0=20.5761
探针[F>F0]=0.00029
=================================
数据包8。2004年1月12日星期一03:20:16
最小平方表示:机器
LSD方法
最低显著差异为0.05000级
=================================
Dap 9。2004年1月12日星期一03:20:17
__lsm_/machine的stat_
===================================================================
| |52.3556 |60.3222 |66.2722 |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|_type_|_LSMEAN_|_机器|1|2 |3 |
|========|========|========|============|============|============|
|效率|0||18| 18| 18|
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|LSMDIFF | 52.3556 | 1 ||7.96667 | 13.9167|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |60.3222 |2 | -7.96667| | 5.95|
||--------+--------|------------+------------+------------|
| |66.2722 |3 | -13.9167| -5.95| |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|米迪夫|52.3556|1|| 4.85062| 4.85062|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |60.3222 |2 | 4.85062| | 4.85062|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |66.2722 |3 | 4.85062| 4.85062| |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|项目|52.3556|1| | 0.00439263 | 7.90648e-05|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |60.3222 |2 | 0.00439263| | 0.0210791|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |66.2722 |3 |7.90648e-05 | 0.0210791 ||
-------------------------------------------------------------------
混合模型,不平衡[返回至样本输出]
AMD:第290-295页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:18
响应变量:生产率
治疗水平
--------------
机器1 2 3
人12 3 4 5 6
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:20:18
测试Ho:机器-人-机器*人
观察次数=44
H0 SS=3061.74,df=17,MS=180.103
误差SS=22.6867,df=26,MS=0.872564
R平方=0.992645
F0=206.406
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一03:20:18
测试Ho:机器
观察次数=44
H0 SS=1238.2,df=2,MS=619.099
误差SS=22.6867,df=26,MS=0.872564
F0=709.517
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一03:20:18
测试Ho:人
观察次数=44
H0 SS=1011.05,df=5,MS=202.211
误差SS=22.6867,df=26,MS=0.872564
F0=231.743
探针[F>F0]=0.00001
=================================
达普5。2004年1月12日星期一03:20:18
测试Ho:机器*人员
观察次数=44
H0 SS=404.315,df=10,MS=40.4315
误差SS=22.6867,df=26,MS=0.872564
F0=46.3364
探针[F>F0]=0.00001
=================================
Dap 6。2004年1月12日星期一03:20:19
测试Ho:人
分母:机器*人
EMS(机器*人员)=
2.31622 Var(机器*人员)
1 Var(错误)
EMS(人)=
6.72245 Var(人)
2.24082 Var(机器*人员)
1 Var(错误)
人员错误=
0.0325538 MS(错误)
0.967446 MS(机器*人)
观察次数=44
H0 SS=1011.05,df=5,MS=202.211
残余df=10.0145,MS=39.1437
F0=5.16586
探针[F>F0]=0.01334
=================================
Dap 7。2004年1月12日星期一03:20:19
测试Ho:机器
分母:机器*人
EMS(机器*人员)=
2.31622 Var(机器*人员)
1 Var(错误)
EMS(机器)=
12.8219 Var(机器)
2.13699 Var(机器*人员)
1 Var(错误)
机器错误=
0.0773812 MS(错误)
0.922619 MS(机器*人)
观察次数=44
H0 SS=1238.2,df=2,MS=619.099
残余df=10.0362,MS=37.3704
F0=16.5666
探针[F>F0]=0.00067
=================================
数据包8。2004年1月12日星期一03:20:19
最小平方表示:机器
LSD方法
最低显著差异为0.05000级
=================================
Dap 9。2004年1月12日星期一03:20:19
__lsm_/machine的stat_
===================================================================
| |52.3136 |60.022 |66.2722 |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|_type_|_LSMEAN_|_机器|1|2 |3 |
|========|========|========|============|============|============|
|效率|0| | 11.4088| 12.8061| 18|
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|LSMDIFF | 52.3136 | 1 || 7.7084| 13.9586|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |60.022 |2 | -7.7084| | 6.25021|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |66.2722 |3 | -13.9586| -6.25021| |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|米迪夫|52.3136|1|| 5.54278| 5.15225|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
||60.022 | 2| 5.54278| | 4.97724|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |66.2722 |3 |5.15225 | 4.97724 ||
|--------+--------+--------|------------+------------+------------|
|项目|52.3136|1| | 0.0112602| 0.000124789|
||--------+--------|------------+------------+------------|
| |60.022 |2 | 0.0112602| | 0.0188437|
| |--------+--------|------------+------------+------------|
| |66.2722 |3 | 0.000124789| 0.0188437| |
-------------------------------------------------------------------
拆分绘图 [返回至样本输出]
AMD:第297-308页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一02:33:16
整个地块(地块、肥料)分析
响应变量:产量
治疗水平
-------- ------
肥料1 2 3 4
块1 2
品种1 2
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一02:33:16
整个地块(地块、肥料)分析
测试Ho:肥料块
分母:化肥*块状品种肥料*块状种类*品种肥料*块状*品种
观察次数=16
H0 SS=171.293,df=4,MS=42.8231
残余SS=19.1575,df=11,MS=1.74159
R-sq=0.899409
F0=24.5885
探针[F>F0]=0.00002
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一02:33:16
整个地块(地块、肥料)分析
测试Ho:肥料
分母:化肥*块状品种肥料*块状种类*品种肥料*块*品种
观察次数=16
H0 SS=40.19,df=3,MS=13.3967
残余SS=19.1575,df=11,MS=1.74159
F0=7.6922
探针[F>F0]=0.00479
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一02:33:17
整个地块(地块、肥料)分析
测试Ho:块
分母:化肥*块状品种肥料*块状种类*品种肥料*块状*品种
观察次数=16
H0不锈钢=131.103,df=1,MS=131.103
残余SS=19.1575,df=11,MS=1.74159
F0=75.2774
探针[F>F0]=0.00001
=================================
达普5。2004年1月12日星期一02:33:17
整个地块(地块、肥料)分析
测试Ho:肥料
分母:肥料*块
EMS(肥料*块)=
2 Var(肥料*块)
1 Var(错误)
EMS(肥料)=
4 Var(肥料)
2 Var(肥料*块)
1 Var(错误)
肥料错误=
1 MS(肥料*块)
观察次数=16
H0 SS=40.19,df=3,MS=13.3967
残余df=3,MS=2.30917
F0=5.80152
探针[F>F0]=0.09137
=================================
Dap 6。2004年1月12日星期一02:33:17
整地(地块、肥料)分析
肥料的最小二乘法
LSD方法
最低显著差异为0.05000级
=================================
Dap 7。2004年1月12日星期一02:33:18
整个地块(地块、肥料)分析
_统计_lsm_/肥料
================================================================================
| |38.8 |39.4 |39.8 |42.9 |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------+------------|
|_类型_|_LSMEAN_|_fertili|1|3 |2 |4 |
|========|========|========|============|============|============|============|
|效率|0| | 4| 4| 4| 4|
|--------+--------+--------|------------+------------+------------+------------|
|LSMDIFF | 38.8 | 1| | 0.6| 1| 4.1|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------|
|| 39.4美元|3 | -0.6| | 0.4| 3.5|
||--------+--------|------------+------------+------------+------------|
| |39.8 |2 | -1| -0.4| | 3.1|
||--------+--------|------------+------------+------------+------------|
| |42.9 |4 | -4.1| -3.5| -3.1| |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------+------------|
|米迪夫|38.8|1| | 3.41955| 3.41955| 3.41955|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------|
| |39.4 |3 | 3.41955| | 3.41955| 3.41955|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------|
| |39.8 |2 | 3.41955| 3.41955| | 3.41955|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------|
| |42.9 |4 | 3.41955| 3.41955| 3.41955| |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------+------------|
|项目|38.8|1| | 0.615544| 0.420682| 0.031666|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------|
| |39.4 |3 | 0.615544 || 0.734441| 0.0472285|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------|
| |39.8 |2 | 0.420682| 0.734441美元| 0.0632693|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------|
| |42.9 |4 | 0.031666| 0.0472285 | 0.0632693 ||
--------------------------------------------------------------------------------
=================================
数据包8。2004年1月12日星期一02:33:18
子图(品种)分析
响应变量:产量
治疗水平
-------- ------
肥料1 2 3 4
块1 2
品种1 2
=================================
Dap 9。2004年1月12日星期一02:33:18
子图(品种)分析
测试Ho:肥料块肥*块肥品种*品种
分母:块状*品种肥料*块状*种类
观察次数=16
H0 SS=182.02,df=11,MS=16.5473
残余SS=8.43,df=4,MS=2.1075
R-sq=0.955736
F0=7.85161
探针[F>F0]=0.03064
=================================
Dap 10。2004年1月12日星期一02:33:18
子图(品种)分析
测试Ho:肥料
分母:块状*品种肥料*块状*种类
观察次数=16
H0 SS=40.19,df=3,MS=13.3967
残余SS=8.43,df=4,MS=2.1075
F0=6.35666
探针[F>F0]=0.05300
=================================
第11页。2004年1月12日星期一02:33:18
子批次(品种)分析
测试Ho:块
分母:块状*品种肥料*块状*种类
观察次数=16
H0不锈钢=131.103,df=1,MS=131.103
残余SS=8.43,df=4,MS=2.1075
F0=62.2076
探针[F>F0]=0.00140
=================================
Dap 12。2004年1月12日星期一02:33:18
子图(品种)分析
测试Ho:品种
分母:块状*品种肥料*块状*种类
观察次数=16
H0 SS=2.25,df=1,MS=2.25
残余SS=8.43,df=4,MS=2.1075
F0=1.06762
探针[F>F0]=0.35987
=================================
第13页。2004年1月12日星期一02:33:18
子图(品种)分析
测试Ho:肥料*块
分母:块状*品种肥料*块状*种类
观察次数=16
H0 SS=6.9275,df=3,MS=2.30917
残余SS=8.43,df=4,MS=2.1075
F0=1.09569
探针[F>F0]=0.44760
=================================
第14页。2004年1月12日星期一02:33:18
子图(品种)分析
测试Ho:肥料*品种
分母:块状*品种肥料*块状*种类
观测次数=16
H0 SS=1.55,df=3,MS=0.516667
残余SS=8.43,df=4,MS=2.1075
F0=0.245156
探针[F>F0]=0.86125
拉丁方 [返回至样本输出]
ED:122-125页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:29
响应变量:错误
治疗水平
-------- ------
取样器A B C DE、F
面积1 2 3 4 5 6
订单6 5 1 2 4 3
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:20:34
测试Ho:取样器区域顺序
分母:采样器*面积*顺序
观察次数=36
H0 SS=263.064,df=15,MS=17.5376
残余SS=66.5633,df=20,MS=3.32817
R-sq=0.798065
F0=5.26945
探针[F>F0]=0.00039
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一03:20:34
测试Ho:取样器
分母:采样器*面积*顺序
观察次数=36
H0 SS=155.596,df=5,MS=31.1192
残余SS=66.5633,df=20,MS=3.32817
F0=9.35024
探针[F>F0]=0.00011
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一03:20:34
最小平方表示:取样器
LSD方法
最低显著差异为0.05000级
=================================
Dap 5。2004年1月12日星期一03:20:35
__lsm_/sampler的stat
==========================================================================================================
||1.2 |2.66667 |5.58333 |6.06667 |6.11667 |6.91667 |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
|_type_|_LSMEAN_|_sampler|F|欧洲|B|A|C公司|D类|
|========|========|========|============|============|============|============|============|============|
|效率|0| | 6| 6| 6| 6| 6| 6|
|--------+--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
|LSMDIFF | 1.2 |法语| | 1.46667| 4.38333| 4.86667| 4.91667| 5.71667|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||2.66667|东经| -1.46667| | 2.91667| 3.4| 3.45| 4.25|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||5.58333 |乙|-4.38333 |-2.91667 || 0.483333| 0.533333| 1.33333|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||6.06667 |答|-4.86667美元|-3.4| -0.483333| | 0.05| 0.85|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
|| 667年6月11日|抄送| -4.91667| -3.45| -0.533333| -0.05| | 0.8|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||6.91667 |日| -5.71667| -4.25| -1.33333| -0.85| -0.8| |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
|MINDIFF|1.2|F版| | 2.19708| 2.19708| 2.19708| 2.19708| 2.19708|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||2.66667|东经| 2.19708| | 2.19708| 2.19708| 2.19708| 2.19708|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||5.58333 |乙| 2.19708| 2.19708| | 2.19708| 2.19708| 2.19708|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||6.06667 |答| 2.19708| 2.19708| 2.19708| |2.19708 | 2.19708年|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||6.11667|C(C)| 2.19708| 2.19708| 2.19708| 2.19708| |2.19708年|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||6.91667 |日| 2.19708| 2.19708| 2.19708| 2.19708| 2.19708| |
|--------+--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
|项目|1.2|F| | 0.179066|0.000482096|0.000165276|0.000.148021|2.59349e-05|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||2.66667|东经| 0.179066| | 0.0118367| 0.0042174| 0.00378313| 0.00064819|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||5.58333 |乙| 0.000482096| 0.0118367| | 0.651264| 0.618142| 0.220099|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||6.06667 |答| 0.000165276| 0.0042174| 0.651264| | 0.962609| 0.429156|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||6.11667|C(C)| 0.000148021| 0.00378313| 0.618142| 0.962609| | 0.456392|
| |--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------+------------|
||6.91667 |日|2.59349e-05 | 0.00064819 | 0.220099 |0.429156| 0.456392| |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
=================================
Dap 6。2004年1月12日星期一03:20:35
测试Ho:面积
分母:采样器*面积*顺序
观察次数=36
H0 SS=78.8692,df=5,MS=15.7738
残余SS=66.5633,df=20,MS=3.32817
F0=4.7395
探针[F>F0]=0.00512
=================================
Dap 7。2004年1月12日星期一03:20:35
测试Ho:顺序
分母:采样器*面积*顺序
观察次数=36
H0 SS=28.5992,df=5,MS=5.71983
残余SS=66.5633,df=20,MS=3.32817
F0=1.71861
探针[F>F0]=0.17635
缺少治疗组合[返回示例输出]
AMD:第173-177页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一04:25:05
测试Ho:
u11-u21-(u13-u23)=0
u21-u31-(u22-u32)=0
测试Ho:处理*块
观察次数=10
H0 SS=18.7778,df=2,MS=9.38889
误差SS=14.5,df=3,MS=4.83333
F0=1.94253
探针[F>F0]=0.28763
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一04:25:05
测试Ho:
u11+u13-(u21+u23)=0
u21+u22-(u31+u32)=0
测试Ho:处理
观察次数=10
H0 SS=2.77778,df=2,MS=1.38889
误差SS=14.5,df=3,MS=4.83333
F0=0.287356
探针[F>F0]=0.76882
线性回归 [返回至样本输出]
MS:第95-97页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:40
简化|完整模型回归因子:_intercept_|soilphos
观察次数=9
回复:plantphos
F0(1,7)=12.8868,探针[F>F0]=0.00886
R-sq=0.648008,调整R-sq=0.597723
参数估算标准误差T0[7] 探针[|T|>|T0|]
_干扰_61.5804 6.24765 9.85656 0.00003
土壤磷1.41689 0.394698 3.58982 0.00886
线性回归,模型建筑物 [返回示例输出]
LM:第50-60页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:39
相关性
_var2的校正_
====================================================================================
|_var1_|_type_|x1|x2|x3个|x4|年|
|========|========|============|============|============|============|============|
|x1|CORR|1| 0.971236| -0.668403| 0.651995| 0.740306|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||否|10个|10| 10| 10| 10|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||PCORR公司|0 | 2.89253e-06 |0.034618| 0.0410635| 0.0143438|
|--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------|
|x2|校正|0.971236| 1| -0.59782| 0.526844| 0.627619|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||否| 10| 10| 10| 10| 10|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||PCORR公司|2.89253e-06 |0| 0.0679458| 0.117662| 0.0520562|
|--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------|
|x3|校正|-0.668403| -0.59782| 1| -0.84101| -0.780072|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||否| 10| 10| 10| 10| 10|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||PCORR公司| 0.034618| 0.0679458| 0| 0.00229667| 0.00777379|
|--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------|
|x4|对应|0.651995| 0.526844| -0.84101| 1| 0.977603|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||个| 10| 10| 10| 10| 10|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||PCORR| 0.0410635| 0.117662| 0.00229667| 0 | 1.07154e-06|
|--------+--------|------------+------------+------------+------------+------------|
|y|CORR公司| 0.740306| 0.627619| -0.780072| 0.977603| 1|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||否| 10| 10| 10| 10| 10|
| |--------|------------+------------+------------+------------+------------|
||PCORR公司|0.0143438 | 0.0520562 | 0.00777379 | 1.07154e-06 |0|
------------------------------------------------------------------------------------
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:20:39
模型建筑
简化|完整模型回归量:_intercept_|x4
观察次数=10
响应:y
F0(1,8)=172.619,探针[F>F0]=0.00001
R-sq=0.955708,调整R-sq=0.950171
参数估算标准误差T0[8] 探针[|T|>|T0|]
_接受21.8042 2.83157 7.70041 0.00006
x4个1.02579 0.0780755 13.1384 0.00001
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一03:20:39
模型建筑
简化|完整模型回归量:_intercept_x4|x1
观察次数=10
响应:y
F0(2,7)=131.793,探针[F>F0]=0.00001
R-sq=0.97413,调整R-sq=0.966739
F-change(1,7)=4.98488,Prob[F>F-change]=0.06073
参数估算标准误差T0[7] 探针[|T|>|T0|]
_干扰_12.9449 4.59315 2.81831 0.02584
x4个0.903324 0.084129 10.7374 0.00002
x1个1.88521 0.844369 2.23268 0.06073
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一03:20:39
模型建筑
简化|完整模型回归量:_intercept_x4 x1|x3
观察次数=10
响应:y
F0(3,6)=183.912,探针[F>F0]=0.00001
R-sq=0.989242,调整R-sq=0.983863
F变化(1,6)=8.42848,Prob[F>F变化]=0.02723
参数估算标准误差T0[6] 问题[|T|>|T0|]
_干扰_2.55427 4.80051 0.532084 0.61379
x4个1.07907 0.0842512 12.80780.00002
x1个2.40786 0.615063 3.91482 0.00785
x3个0.936516 0.322582 2.90318 0.02723
=================================
达普5。2004年1月12日星期一03:20:39
模型建筑
简化|完整模型回归量:_intercept_x4x1x3|x2
观察次数=10
响应:y
F0(4,5)=126.46,探针[F>F0]=0.00004
R-sq=0.990212,调整R-sq=0.982382
F变化(1,5)=0.495515,Prob[F>F-change]=0.51290
参数估算标准误差T0[5] 探针[|T|>|T0|]
_干扰_2.80985 5.02914 0.558715 0.60046
x4个1.12232 0.107355 10.4543 0.00014
x1个0.523737 2.75266 0.190266 0.85659
x3个0.994528 0.346992 2.86614 0.03516
2个0.775412 1.101550.703928 0.51290
顺序交叉分类[返回示例输出]
CDA:第49-50页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:25
变量:级别
----------------
收入:00-06 06-15 15-25 25-
工作卫星:verydis littledis modsat verysat
Chisq0[9]=11.9886,探针[Cisq>Chisq0]=0.21396
统计学ASE值
伽马射线0.127 0.041
肯德尔陶-布0.088 0.028
萨默斯D C | R 0.082 0.026
萨默斯D R|C 0.094 0.030
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:20:25
_jobsat的单元格
=======================================================================
|收入|_type_|1verydis|2littledis|3个卫星| 4个卫星|
|========|========|============|============|============|============|
|00-06 |计数|20| 24| 80| 82|
| |--------|------------+------------+------------+------------|
||预期|14.1754| 24.6926| 72.9345| 94.1976|
|--------+--------|------------+------------+------------+------------|
|06-15 |计数|22| 38| 104| 125|
| |--------|------------+------------+------------+------------|
||预期|19.8868| 34.6415| 102.321| 132.151|
|--------+--------|------------+------------+------------+------------|
|15-25|计数|13 | 28 |81| 113|
| |--------|------------+------------+------------+------------|
||预期|16.1709| 28.1687| 83.202 | 107.458|
|--------+--------|------------+------------+------------+------------|
|25-|计数|7| 18| 54| 92|
| |--------|------------+------------+------------+------------|
||预期|11.7669| 20.4972| 60.5427| 78.1931|
-----------------------------------------------------------------------
分层2x2表 [返回至样本输出]
CDA:第232-233页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:24
Cochran-Mantel-Haenszel延迟x响应测试,分层青霉素
M0-平方=3.92857,Prob[M-平方>M0-方形]=0.0475
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:20:24
对于:青霉素=0.125
单元格(_C)响应
====================================
|延迟|治愈|死亡|
|========|============|============|
|1.5小时|0| 5|
|--------|------------+------------|
|无|0| 6|
------------------------------------
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一03:20:24
对于:青霉素=0.250
单元格(_C)响应
====================================
|延迟|治愈|死亡|
|========|============|============|
|1.5小时|0| 6|
|--------|------------+------------|
|无|3| 3|
------------------------------------
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一03:20:24
对于:青霉素=0.500
单元格(_C)响应
====================================
|延迟|治愈|死亡|
|========|============|============|
|1.5小时|2| 4|
|--------|------------+------------|
|无|6| 0|
------------------------------------
=================================
达普5。2004年1月12日星期一03:20:24
对于:青霉素=1.000
单元格(_C)响应
====================================
|延迟|治愈|死亡|
|========|============|============|
|1.5小时|6| 0|
|--------|------------+------------|
|无|5| 1|
------------------------------------
=================================
Dap 6。2004年1月12日星期一03:20:24
对于:青霉素=4.000
单元格(_C)响应
====================================
|延迟|治愈|死亡|
|========|============|============|
|1.5小时|5| 0|
|--------|------------+------------|
|无|2| 0|
------------------------------------
对数线性模型 [返回至样本输出]
CDA:第135-138、171-174、176-177页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:19:54
(DV,P)vs(D,V,P)
对数线性模型:
分类变量的数值指标
被告人数-受害者惩罚
------ --------- ------ -------
1个黑色黑色否
2个白色白色是的
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:19:55
(DV,P)vs(D,V,P)
最大似然估计
细胞计数:n
类和辅助变量:_defendant_victive_penalty
统计学df探头
G2[型号]=8.13 30.0434
G2[减少]=137.93 4 0.0001
G2[差值]=129.80 10.0001
X2[型号]=6.98 30.0727
估算ASE模型参数
2.83789 0.117031 *_个
0.39084 0.0946427 *被告:1
-0.582116 0.0946427 *受害者:1
0.827863 0.0946427 ?被告*被害人:1:1
1.04323 0.0883545 *罚款:1
=================================
Dap 3。2004年1月12日星期一03:19:55
(DV,P)vs(D,V,P)
n代表_type/罚款
===========================================================
| |FIT |组织分解结构|
|--------------+--------------|------+------+------+------|
|被告|被害人|否|是|否|是|
|==============|==============|======|======|======|======|
|黑色|黑色| 91.63| 11.37| 97.00| 6.00|
| |--------------|------+------+------+------|
| |白色|56.04|6.96|52.00 | 11.00|
|--------------+--------------|------+------+------+------|
|白色|黑色| 8.01| 0.99| 9.00| 0.00|
| |--------------|------+------+------+------|
| |白色|134.33 | 16.67 | 132.00|19.00|
-----------------------------------------------------------
=================================
Dap 4。2004年1月12日星期一03:19:55
(DV、VP)vs(DV,P)
对数线性模型:
分类变量的数值指标
被告人数-受害者惩罚
------ --------- ------ -------
1个黑色黑色否
2个白色白色是的
=================================
达普5。2004年1月12日星期一03:19:55
(DV、VP)vs(DV,P)
最大似然估计
细胞计数:n
类和辅助变量:_defendant_victive_penalty
统计学df探头
G2[型号]=1.88 20.3903
G2[减少]=8.13 30.0434
G2[Diff]=6.251 0.0125
X2[型号]=1.43 20.4889
估算ASE模型参数
2.72369 0.13779*_亩
0.39084 0.0946425 *被告:1
-0.79861 0.13779*受害者:1
0.827913 0.0946425 *被告*被害人:1:1
1.1713 0.115885 *罚款:1
0.264535 0.115885 ?受害者*惩罚:1:1
=================================
Dap 6。2004年1月12日星期一03:19:55
(DV、VP)vs(DV,P)
n代表_type/罚款
===========================================================
| |FIT |组织分解结构|
|--------------+--------------|------+------+------+------|
|被告|被害人|否|是|否|是|
|==============|==============|======|======|======|======|
|黑色|黑色| 97.48| 5.52| 97.00| 6.00|
| |--------------|------+------+------+------|
| |白色|54.17|8.83|52.00| 11.00|
|--------------+--------------|------+------+------+------|
|白色|黑色| 8.52| 0.48| 9.00| 0.00|
| |--------------|------+------+------+------|
| |白色|129.83 | 21.17 | 132.00|1900年|
-----------------------------------------------------------
=================================
Dap 7。2004年1月12日星期一03:19:55
(DV、DP、VP)与(DV和VP)
对数线性模型:
分类变量的数值指标
被告人数-受害者惩罚
------ --------- ------ -------
1个黑色黑色no
2个白色白色是的
=================================
数据包8。2004年1月12日星期一03:19:55
(DV、DP、VP)与(DV和VP)
最大似然估计
细胞计数:n
类和辅助变量:_defendant_victive_penalty
统计学df探头
G2[型号]=0.70 10.4026
G2[减少]=1.88 20.3903
G2[Diff]=1.181 0.2772
X2[型号]=0.38 10.5401
估算ASE模型参数
2.69211 0.142941 *_个
0.479402 0.124301 *被告:1
-0.854001 0.146841 *受害者:1
0.839499 0.0954928 *被告*受害者:1:1
1.20005 0.119974 *罚款:1
-0.110105 0.100222 ?被告*罚款:1:1
0.331103 0.129837*受害者*惩罚:1:1
=================================
Dap 9。2004年1月12日星期一03:19:55
(DV、DP、VP)与(DV和VP)
n表示_type_/惩罚
===========================================================
| |FIT |组织分解结构|
|--------------+--------------|------+------+------+------|
|被告|被害人|否|是|否|是|
|==============|==============|======|======|======|======|
|黑色|黑色| 97.33| 5.67| 97.00| 6.00|
| |--------------|------+------+------+------|
| |白色|51.67|11.33|52.00| 11.00|
|--------------+--------------|------+------+------+------|
|白色|黑色| 8.67| 0.33| 9.00| 0.00|
| |--------------|------+------+------+------|
| |白色|132.33 | 18.67 | 132.00|19.00|
-----------------------------------------------------------
线性关联的Logit模型[返回示例输出]
CDA:261-269页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:19:56
最大似然估计
细胞计数:计数
类别和辅助变量:收入职位
统计学df探测
G2[型号]=2.39 80.9669
G2[减少]=12.04 90.2113
G2[差异]=9.651 0.0019
X2[型号]=2.33 80.9693
估算ASE模型参数
3.47292 0.102512 *亩
0.294928 0.132411 * <6
0.396336 0.06927 * 6-15
-0.0581172 0.068397 * 15-25
-0.805298 0.118785 *VeryDis公司
-0.385834 0.0853789 *LittleDis公司
0.548591 0.0620011 *ModSat卫星
0.11199 0.0364075 ?收入*Sat
=================================
Dap 2。2004年1月12日星期一03:19:57
计数为_类型_/jobsat
==================================================================
||健身|操作系统|
|--------|------+------+------+------+------+------+------+------|
|收入|0 |1|2 |3 |0 |1 |2 |3 |
|========|======|======|======|======|======|======|======|======|
|0 | 19.35| 29.43| 74.93| 82.30|20.00| 24.00| 80.00| 82.00|
|--------|------+------+------+------+------+------+------+------|
|1 | 21.41| 36.43|103.73|127.43|22.00 | 38.00 | 104.00 | 125.00|
|--------|------+------+------+------+------+------+------+------|
|2 | 13.59| 25.86| 82.37|113.18|13.00| 28.00| 81.00|113.00|
|--------|------+------+------+------+------+------+------+------|
|3 | 7.65| 16.28| 57.98|89.10| 7.00| 18.00| 54.00| 92.00|
------------------------------------------------------------------
Logistic回归 [返回至样本输出]
CDA:第87-89页
=================================
Dap 1。2004年1月12日星期一03:20:27
简化|完整模型回归因子:_intercept_|liband
观察次数=14
试验次数=27
事件/试验:nremis/ncases
-2(L红色-L完整)=8.2988=ChiSq0[1]
探针[ChiSq>ChiSq0]=0.00397
参数估计标准误差Wald ChiSq Prob[ChiSq>Wald芯片]
_干扰_-3.77714 1.37863 7.5064 0.00615
阴唇0.144863 0.0593411 5.95942 0.01464
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更新时间:$日期:2014/01/06 21:03:37$$作者:sebdiaz$