R语言使用回归方法解决方差分析问题
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R语言使用回归方法解决方差分析问题
线性回归与t检验等价；
线性回归与方差分析等价；
线性回归与协方差分析等价；
ANOVA 和回归都是广义线性模型的特例。
案例1 回归分析做ANOVA
library(multcomp)
levels(cholesterol$trt)
fit.aov <- aov(response ~ trt, data=cholesterol)
summary(fit.aov)
fit.lm <- lm(response ~ trt, data=cholesterol)
summary(fit.lm)
# fit.lm <- lm(response ~ trt, data=cholesterol, contrasts="contr.helmert") # wrong
fit.lm <- lm(response ~ trt, data=cholesterol, contra
以上是关于R语言使用回归方法解决方差分析问题的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
R语言回归模型协方差分析（Analysis of Covariance）
R语言方差分析函数aov和回归模型函数lm的关系公式中使用的符号说明常见的方差分析研究设计公式（Formulas for common research designs）因子顺序对分析的影响