Function aov

aov(x: Sample | readonly Sample[], g?: readonly GroupLabel[]): LmFormulaResult
分散分析です。R の aov() と同等です。標本から一元配置の当てはめを行います。モデル y ~ g ( aov("y ~ g", data) と同じ) の当てはめで、値は列 y、群は因子 g に入ります。R の summary(aov(y ~ g)) の表は aovSummary で得られます。

g の水準は群のラベルです (R が因子の水準を並べるのと同じ順序です)。標本の配列の場合は、リストにおける標本の位置 (1 始まり) です。TukeyHSD の場合と同じです。欠測値は除き、空になった標本は水準を持ちません。
Parameters
- x: Sample | readonly Sample[]
  標本 (群) の配列、または群のラベル g つきの 1 つの標本です。
- Optionalg: readonly GroupLabel[]
  群のラベルです。x と対応します。
戻り値 LmFormulaResult
例
```
const fit = aov([[2.9, 3.0, 2.5, 2.6, 3.2], [3.8, 2.7, 4.0, 2.4], [2.8, 3.4, 3.7, 2.2, 2.0]]);
const t = aovSummary(fit);
t.rowNames; // ["g", "Residuals"]
t.table[0]; // [2, 0.44678571428571, 0.22339285714286, 0.56007326007326, 0.58663299104174]
```
- 定義 htest/aov.ts:56
aov(
    formula: string,
    data: DataFrame,
    options?: LmFormulaOptions,
): LmFormulaResult | AovStrataFit
モデル式からの分散分析です。R の aov(formula, data) と同じく (weights と contrasts を含みます)、式を指定した lm と同じ当てはめです。R の summary(aov(...)) の表は aovSummary で得られます。Error() の項を 1 つ (y ~ W + Error(id/W)) 含むときは、当てはめは誤差層を持ちます。その場合の結果は AovStrataFit で、aovSummary は層ごとに 1 つの表を返します。
Parameters
- formula: string
  "y ~ A * B" などの式です。
- data: DataFrame
  データフレームです (列のオブジェクト)。
- Optionaloptions: LmFormulaOptions
戻り値 LmFormulaResult | AovStrataFit
例
```
const fit = aov("y ~ g", { y: [4.2, 5.1, 6.3, 5.8, 7.9, 8.4], g: ["a", "a", "b", "b", "c", "c"] });
aovSummary(fit).rowNames; // ["g", "Residuals"]
```
- 定義 htest/aov.ts:72

Function aov

Parameters

戻り値 LmFormulaResult

例

Parameters

戻り値 LmFormulaResult | AovStrataFit

例

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