COMMunication
RESearch.NET

User Tools

Site Tools

You are here: index » c » ma » anova_note
Trace: • types_of_error
c:ma:anova_note

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision		Previous revision
c:ma:anova_note [2024/09/19 07:58] – [ANOVA e.g.1] hkimscilc:ma:anova_note [2024/09/23 10:54] (current) – [ANOVA e.g.1] hkimscil
Line 131: Line 131:
 ====== ANOVA e.g.1 ====== ====== ANOVA e.g.1 ======
 <code r> <code r>
-# ANOVA 
 set.seed(1024) set.seed(1024)
-n <-80 +na <-50 
-s1 <- round(rnorm(n, 5.6, 1),0) +nb <- 50 
-s2 <- round(rnorm(n, 5.9, 1),0) +nc <- 50 
-s3 <- round(rnorm(n, 6.5, 1),0)+ 
 +s1 <- round(rnorm(na, 11.6, 2),0) 
 +s2 <- round(rnorm(nb, 12.9, 2),0) 
 +s3 <- round(rnorm(nc, 13.4, 2),0)
 s1 s1
 s2 s2
 s3 s3
  
-sam <- c(s1,s2,s3) +sabc <- c(s1,s2,s3) 
-sam +sabc 
-group <- c(rep("g1",n), rep("g2",n), rep("g3",n))+group <- c(rep("g1",na), rep("g2",nb), rep("g3",nc))
 group group
  
-sa <- data.frame(sam,group) +sall <- data.frame(sabc, group) 
-sa +sall 
-attach(sa) +attach(sall) 
-aov.sa <- aov(sam ~ group, data=sa) +aov.sall <- aov(sabc ~ group, data=sall) 
-summary(aov.sa)+summary(aov.sall)
  
-uniqueN(sa, by = c("group")) +df.total <- length(sabc) - 1 
-nofg <- uniqueN(sa, by = c("group")) +ss.total <- var(sabc)*df.total 
-df.bet <- nofg - 1  +var.total <- var(sabc) 
-# df.tot <- (3*n)-1 +df.total 
-ss.tot <- var(sam)*df.tot +ss.total 
-var.tot <- var(sam) +var.total 
-df.tot + 
-ss.tot +df.s1 <- na-1 
-var.tot+df.s2 <- nb-1 
 +df.s3 <- nc-1
  
-df.bet <- 3 - 1 
-df.s1 <- n-1 
-df.s2 <- n-1 
-df.s3 <- n-1 
 df.within <- df.s1+df.s2+df.s3 df.within <- df.s1+df.s2+df.s3
 df.within df.within
Line 178: Line 177:
 ss.within ss.within
  
-mean.grand <- mean(sam)+ 
 +# for uniqueN function data.table required 
 +# install.packages("data.table")  
 +library(data.table)  
 +uniqueN(sall, by = c("group")) 
 +nofg <- uniqueN(sall, by = c("group")) 
 +nofg 
 +df.between <- nofg - 1 
 +df.between  
 + 
 +mean.grand <- mean(sabc)
 mean.s1 <- mean(s1) mean.s1 <- mean(s1)
 mean.s2 <- mean(s2) mean.s2 <- mean(s2)
Line 187: Line 196:
 mean.s3 mean.s3
  
-diff.g1 <- n * (mean.grand - mean.s1)^2 +error.g1 <- na * (mean.grand - mean.s1)^2 
-diff.g2 <- n * (mean.grand - mean.s2)^2 +error.g2 <- nb * (mean.grand - mean.s2)^2 
-diff.g3 <- n * (mean.grand - mean.s3)^2+error.g3 <- nc * (mean.grand - mean.s3)^2
  
-diff.g1  +error.g1  
-diff.g2 +error.g2 
-diff.g3+error.g3
  
-ss.bet <-  diff.g1 + diff.g2 + diff.g3 +ss.between <-  error.g1 + error.g2 + error.g3 
-ss.bet+ss.between
  
 # sumup # sumup
-ss.tot +ss.total 
-ss.bet+ss.between
 ss.within ss.within
-ss.bet+ss.within+ss.between + ss.within 
 +ss.total
  
-df.tot  +df.total 
-df.bet+df.between
 df.within df.within
-df.bet + df.within+df.between + df.within
  
-ms.bet <- ss.bet / df.bet +ms.between <- ss.between / df.between 
-ms.wit <- ss.within / df.within +ms.within <- ss.within / df.within 
-ms.bet +ms.between 
-ms.wit +ms.within
- +
-fvalue <- ms.bet/ms.wit+
  
 +fvalue <- ms.between/ms.within
 fvalue  fvalue 
  
-f.res <- aov(sam~group, data=sa)+# fvalue에서 판단했을 때 그 판단이 잘못일 확률 
 +1 - pf(fvalue, df.between, df.within) 
 + 
 + 
 +f.res <- aov(sabc ~ group, data=sall)
 summary(f.res) summary(f.res)
  
 # for regression  # for regression 
-r.res <- lm(sam~group, data=sa)+r.res <- lm(sabc ~ group, data=sall)
 summary(r.res) summary(r.res)
 +anova(r.res)
 summary(r.res)$r.square summary(r.res)$r.square
  
-ss.tot +ss.total 
-ss.bet+ss.between
 ss.within  ss.within 
  
 # this is r.square value # this is r.square value
-ss.bet/ss.tot+ss.between/ss.total 
 +</code> 
 + 
 +<code> 
 +> set.seed(1024) 
 +> na <-50 
 +> nb <- 50 
 +> nc <- 50 
 +>  
 +> s1 <- round(rnorm(na, 11.6, 2),0) 
 +> s2 <- round(rnorm(nb, 12.9, 2),0) 
 +> s3 <- round(rnorm(nc, 13.4, 2),0) 
 +> s1 
 + [1] 10 11  8 10 12  7 11 16 14 13  8  9 14 12 11 15  9 11 10  9 11 13 15 14 11 11 12 13 10 13 10 12 
 +[33] 14 11 14 11 14 11 10 11 11 14 10  9 14 13 10 10  7 13 
 +> s2 
 + [1] 12 12 16 14 12 12 12 12 11 12 13 12 10 13 15 12 12 18 14 13 13 13 17 13 13 14 11 13 13 11 14 15 
 +[33] 11 12 10 14 13 12 14 15 13 10 10 17 12 14 14 16 13 12 
 +> s3 
 + [1] 13 12 12 16 14 14  9 12 11 14 15 13  7 17 16 12 12 12  9 11 12 16 17 13 18 14 14 12 15 11 13 12 
 +[33] 13 10 14 10 15 10 11 14 10 14 14 13 13 13 11 11 12 11 
 +>  
 +> sabc <- c(s1,s2,s3) 
 +> sabc 
 +  [1] 10 11  8 10 12  7 11 16 14 13  8  9 14 12 11 15  9 11 10  9 11 13 15 14 11 11 12 13 10 13 10 12 
 + [33] 14 11 14 11 14 11 10 11 11 14 10  9 14 13 10 10  7 13 12 12 16 14 12 12 12 12 11 12 13 12 10 13 
 + [65] 15 12 12 18 14 13 13 13 17 13 13 14 11 13 13 11 14 15 11 12 10 14 13 12 14 15 13 10 10 17 12 14 
 + [97] 14 16 13 12 13 12 12 16 14 14  9 12 11 14 15 13  7 17 16 12 12 12  9 11 12 16 17 13 18 14 14 12 
 +[129] 15 11 13 12 13 10 14 10 15 10 11 14 10 14 14 13 13 13 11 11 12 11 
 +> group <- c(rep("g1",na), rep("g2",nb), rep("g3",nc)) 
 +> group 
 +  [1] "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" 
 + [20] "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" 
 + [39] "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g1" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" 
 + [58] "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" 
 + [77] "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" 
 + [96] "g2" "g2" "g2" "g2" "g2" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" 
 +[115] "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" 
 +[134] "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" "g3" 
 +>  
 +> sall <- data.frame(sabc, group) 
 +> sall 
 +    sabc group 
 +1     10    g1 
 +2     11    g1 
 +3      8    g1 
 +4     10    g1 
 +5     12    g1 
 +6      7    g1 
 +7     11    g1 
 +8     16    g1 
 +9     14    g1 
 +10    13    g1 
 +11     8    g1 
 +12     9    g1 
 +13    14    g1 
 +14    12    g1 
 +15    11    g1 
 +16    15    g1 
 +17     9    g1 
 +18    11    g1 
 +19    10    g1 
 +20     9    g1 
 +21    11    g1 
 +22    13    g1 
 +23    15    g1 
 +24    14    g1 
 +25    11    g1 
 +26    11    g1 
 +27    12    g1 
 +28    13    g1 
 +29    10    g1 
 +30    13    g1 
 +31    10    g1 
 +32    12    g1 
 +33    14    g1 
 +34    11    g1 
 +35    14    g1 
 +36    11    g1 
 +37    14    g1 
 +38    11    g1 
 +39    10    g1 
 +40    11    g1 
 +41    11    g1 
 +42    14    g1 
 +43    10    g1 
 +44     9    g1 
 +45    14    g1 
 +46    13    g1 
 +47    10    g1 
 +48    10    g1 
 +49     7    g1 
 +50    13    g1 
 +51    12    g2 
 +52    12    g2 
 +53    16    g2 
 +54    14    g2 
 +55    12    g2 
 +56    12    g2 
 +57    12    g2 
 +58    12    g2 
 +59    11    g2 
 +60    12    g2 
 +61    13    g2 
 +62    12    g2 
 +63    10    g2 
 +64    13    g2 
 +65    15    g2 
 +66    12    g2 
 +67    12    g2 
 +68    18    g2 
 +69    14    g2 
 +70    13    g2 
 +71    13    g2 
 +72    13    g2 
 +73    17    g2 
 +74    13    g2 
 +75    13    g2 
 +76    14    g2 
 +77    11    g2 
 +78    13    g2 
 +79    13    g2 
 +80    11    g2 
 +81    14    g2 
 +82    15    g2 
 +83    11    g2 
 +84    12    g2 
 +85    10    g2 
 +86    14    g2 
 +87    13    g2 
 +88    12    g2 
 +89    14    g2 
 +90    15    g2 
 +91    13    g2 
 +92    10    g2 
 +93    10    g2 
 +94    17    g2 
 +95    12    g2 
 +96    14    g2 
 +97    14    g2 
 +98    16    g2 
 +99    13    g2 
 +100   12    g2 
 +101   13    g3 
 +102   12    g3 
 +103   12    g3 
 +104   16    g3 
 +105   14    g3 
 +106   14    g3 
 +107    9    g3 
 +108   12    g3 
 +109   11    g3 
 +110   14    g3 
 +111   15    g3 
 +112   13    g3 
 +113    7    g3 
 +114   17    g3 
 +115   16    g3 
 +116   12    g3 
 +117   12    g3 
 +118   12    g3 
 +119    9    g3 
 +120   11    g3 
 +121   12    g3 
 +122   16    g3 
 +123   17    g3 
 +124   13    g3 
 +125   18    g3 
 +126   14    g3 
 +127   14    g3 
 +128   12    g3 
 +129   15    g3 
 +130   11    g3 
 +131   13    g3 
 +132   12    g3 
 +133   13    g3 
 +134   10    g3 
 +135   14    g3 
 +136   10    g3 
 +137   15    g3 
 +138   10    g3 
 +139   11    g3 
 +140   14    g3 
 +141   10    g3 
 +142   14    g3 
 +143   14    g3 
 +144   13    g3 
 +145   13    g3 
 +146   13    g3 
 +147   11    g3 
 +148   11    g3 
 +149   12    g3 
 +150   11    g3 
 +> attach(sall) 
 +The following objects are masked _by_ .GlobalEnv: 
 + 
 +    group, sabc 
 + 
 +> aov.sall <- aov(sabc ~ group, data=sall) 
 +> summary(aov.sall) 
 +             Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)     
 +group         2   68.7   34.33   8.049 0.000482 *** 
 +Residuals   147  626.9    4.26                      
 +--- 
 +Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
 +>  
 +> df.total <- length(sabc) - 1 
 +> ss.total <- var(sabc)*df.total 
 +> var.total <- var(sabc) 
 +> df.total 
 +[1] 149 
 +> ss.total 
 +[1] 695.5733 
 +> var.total 
 +[1] 4.668277 
 +>  
 +> df.s1 <- na-1 
 +> df.s2 <- nb-1 
 +> df.s3 <- nc-1 
 +>  
 +> df.within <- df.s1+df.s2+df.s3 
 +> df.within 
 +[1] 147 
 +>  
 +> ss.s1 <- var(s1)*df.s1 
 +> ss.s2 <- var(s2)*df.s2 
 +> ss.s3 <- var(s3)*df.s3 
 +> ss.s1 
 +[1] 222.32 
 +> ss.s2 
 +[1] 160.98 
 +> ss.s3 
 +[1] 243.62 
 +> ss.within <- ss.s1+ss.s2+ss.s3 
 +> ss.within 
 +[1] 626.92 
 +>  
 +>  
 +> # for uniqueN function data.table required 
 +> # install.packages("data.table")  
 +> library(data.table)  
 +data.table 1.14.8 using 8 threads (see ?getDTthreads).  Latest news: r-datatable.com 
 +> uniqueN(sall, by = c("group")) 
 +[1] 3 
 +> nofg <- uniqueN(sall, by = c("group")) 
 +> nofg 
 +[1] 3 
 +> df.between <- nofg - 1 
 +> df.between  
 +[1] 2 
 +>  
 +> mean.grand <- mean(sabc) 
 +> mean.s1 <- mean(s1) 
 +> mean.s2 <- mean(s2) 
 +> mean.s3 <- mean(s3) 
 +> mean.grand 
 +[1] 12.38667 
 +> mean.s1 
 +[1] 11.44 
 +> mean.s2 
 +[1] 12.98 
 +> mean.s3 
 +[1] 12.74 
 +>  
 +> error.g1 <- na * (mean.grand - mean.s1)^2 
 +> error.g2 <- nb * (mean.grand - mean.s2)^2 
 +> error.g3 <- nc * (mean.grand - mean.s3)^2 
 +>  
 +> error.g1  
 +[1] 44.80889 
 +> error.g2 
 +[1] 17.60222 
 +> error.g3 
 +[1] 6.242222 
 +>  
 +> ss.between <-  error.g1 + error.g2 + error.g3 
 +> ss.between 
 +[1] 68.65333 
 +>  
 +> # sumup 
 +> ss.total 
 +[1] 695.5733 
 +> ss.between 
 +[1] 68.65333 
 +> ss.within 
 +[1] 626.92 
 +> ss.between + ss.within 
 +[1] 695.5733 
 +> ss.total 
 +[1] 695.5733 
 +>  
 +> df.total 
 +[1] 149 
 +> df.between 
 +[1] 2 
 +> df.within 
 +[1] 147 
 +> df.between + df.within 
 +[1] 149 
 +>  
 +> ms.between <- ss.between / df.between 
 +> ms.within <- ss.within / df.within 
 +> ms.between 
 +[1] 34.32667 
 +> ms.within 
 +[1] 4.264762 
 +>  
 +> fvalue <- ms.between/ms.within 
 +> fvalue  
 +[1] 8.048906 
 +>  
 +> # fvalue에서 판단했을 때 그 판단이 잘못일 확률 
 +> 1 - pf(fvalue, df.between, df.within) 
 +[1] 0.0004818216 
 +>  
 +>  
 +> f.res <- aov(sabc ~ group, data=sall) 
 +> summary(f.res) 
 +             Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)     
 +group         2   68.7   34.33   8.049 0.000482 *** 
 +Residuals   147  626.9    4.26                      
 +--- 
 +Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
 +>  
 +> # for regression  
 +> r.res <- lm(sabc ~ group, data=sall) 
 +> summary(r.res) 
 + 
 +Call: 
 +lm(formula = sabc ~ group, data = sall) 
 + 
 +Residuals: 
 +   Min     1Q Median     3Q    Max  
 + -5.74  -1.44  -0.21   1.26   5.26  
 + 
 +Coefficients: 
 +            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)     
 +(Intercept)  11.4400     0.2921  39.171  < 2e-16 *** 
 +groupg2       1.5400     0.4130   3.729 0.000274 *** 
 +groupg3       1.3000     0.4130   3.148 0.001994 **  
 +--- 
 +Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
  
 +Residual standard error: 2.065 on 147 degrees of freedom
 +Multiple R-squared:  0.0987, Adjusted R-squared:  0.08644 
 +F-statistic: 8.049 on 2 and 147 DF,  p-value: 0.0004818
  
 +> anova(r.res)
 +Analysis of Variance Table
  
 +Response: sabc
 +           Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
 +group       2  68.65  34.327  8.0489 0.0004818 ***
 +Residuals 147 626.92   4.265                      
 +---
 +Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
 +> summary(r.res)$r.square
 +[1] 0.09870035
 +> 
 +> ss.total
 +[1] 695.5733
 +> ss.between
 +[1] 68.65333
 +> ss.within 
 +[1] 626.92
 +> 
 +> # this is r.square value
 +> ss.between/ss.total
 +[1] 0.09870035
 +> 
 </code> </code>
 ====== ANOVA e.g. 2 ====== ====== ANOVA e.g. 2 ======
c/ma/anova_note.1726700332.txt.gz · Last modified: 2024/09/19 07:58 by hkimscil
Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki