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    Function aovSummary

    • aov で当てはめた分散分析の表です。R の summary() と同等です。Error() を含まない当てはめでは、R の summary(aov(formula, data)) と同じく、anova の逐次の表の行です。ただし、残差の自由度がないときは Residuals の行がなく、F value と Pr(>F) の列もありません。Error() の項を含む当てはめでは、層ごとの表です ({ strata: [{ stratum: "Error: id", colNames, rowNames, table }, ...] })。切片の層は除きます。R 4.6 では、当てはめ (または層) の残差の分散が、その当てはめ値の平均平方の 1e-30 倍未満のとき、warnings に "essentially perfect fit for ‘1’: summary may be unreliable" が入ります。

      Parameters

      戻り値 AovStrataSummary

      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"] });
      const t = aovSummary(fit);
      t.colNames; // ["Df", "Sum Sq", "Mean Sq", "F value", "Pr(>F)"]
      t.table[0]; // [2, 12.413, 6.2067, 28.427, 0.011221]
    • aov で当てはめた分散分析の表です。R の summary() と同等です。Error() を含まない当てはめでは、R の summary(aov(formula, data)) と同じく、anova の逐次の表の行です。ただし、残差の自由度がないときは Residuals の行がなく、F value と Pr(>F) の列もありません。Error() の項を含む当てはめでは、層ごとの表です ({ strata: [{ stratum: "Error: id", colNames, rowNames, table }, ...] })。切片の層は除きます。R 4.6 では、当てはめ (または層) の残差の分散が、その当てはめ値の平均平方の 1e-30 倍未満のとき、warnings に "essentially perfect fit for ‘1’: summary may be unreliable" が入ります。

      Parameters

      戻り値 AnovaTable

      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"] });
      const t = aovSummary(fit);
      t.colNames; // ["Df", "Sum Sq", "Mean Sq", "F value", "Pr(>F)"]
      t.table[0]; // [2, 12.413, 6.2067, 28.427, 0.011221]
    • aov で当てはめた分散分析の表です。R の summary() と同等です。Error() を含まない当てはめでは、R の summary(aov(formula, data)) と同じく、anova の逐次の表の行です。ただし、残差の自由度がないときは Residuals の行がなく、F value と Pr(>F) の列もありません。Error() の項を含む当てはめでは、層ごとの表です ({ strata: [{ stratum: "Error: id", colNames, rowNames, table }, ...] })。切片の層は除きます。R 4.6 では、当てはめ (または層) の残差の分散が、その当てはめ値の平均平方の 1e-30 倍未満のとき、warnings に "essentially perfect fit for ‘1’: summary may be unreliable" が入ります。

      Parameters

      戻り値 AnovaTable | AovStrataSummary

      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"] });
      const t = aovSummary(fit);
      t.colNames; // ["Df", "Sum Sq", "Mean Sq", "F value", "Pr(>F)"]
      t.table[0]; // [2, 12.413, 6.2067, 28.427, 0.011221]