双因子方差分析

1、双因子方差分析: 得率 与 浓度, 温度 来源 自由度 SS MS F P浓度 2 44.333 22.1667 4.09 0.044温度 3 11.500 3.8333 0.71 0.566交互作用 6 27.000 4.5000 0.83 0.568误差 12 65.000 5.4167合计 23 147.833S = 2.327 R-Sq = 56.03% R-Sq（调整） = 15.73% 平均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间浓度 平均值 -+-+-+-+-2 11.25 (-*-)4 8.50 (-*-)6 11.50 (-*-) -+-+-+-+- 8.0 10.0 1

2、2.0 14.0 平均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间温度 平均值 -+-+-+-+-10 9.3333 (-*-)24 11.1667 (-*-)38 10.8333 (-*-)52 10.3333 (-*-) -+-+-+-+- 7.5 9.0 10.5 12.0回归分析: x 与 y 回归方程为x = - 1.11 + 0.0795 y自变量 系数 系数标准误 T P常量 -1.10794 0.03799 -29.16 0.000y 0. 0. 44.05 0.000S = 0. R-Sq = 99.7% R-Sq（调整） = 99.7%方差分析来源 自由度 SS MS F

3、P回归 1 0.53078 0.53078 1940.48 0.000残差误差 5 0.00137 0.00027合计 6 0.53214观测值的聚类分析: 热量, 咖啡因, 钠, 价格 Euclidean 距离, 最短距法合并步骤 已合并 新聚类号 的聚类 新聚 中的观测步骤 聚类数 相似性水平 距离水平 号 类号 值个数 1 15 98.2513 3.6235 5 15 5 2 2 14 97.5407 5.0961 4 13 4 2 3 13 97.0860 6.0382 2 4 2 3 4 12 95.9876 8.3144 6 9 6 2 5 11 95.1111 10.1306 1

4、 10 1 2 6 10 94.4626 11.4743 6 16 6 3 7 9 94.0830 12.2609 8 11 8 2 8 8 94.0693 12.2894 2 8 2 5 9 7 93.8473 12.7495 5 6 5 5 10 6 92.0935 16.3835 2 3 2 6 11 5 91.6231 17.3583 2 5 2 11 12 4 91.3330 17.9594 12 14 12 2 13 3 89.8039 21.1279 2 12 2 13 14 2 87.9047 25.0635 2 7 2 14 15 1 74.6586 52.5117 1 2

5、1 16最终分割聚类数 1 观测值 到质心的 到质心的 个数 类内平方和 平均距离 最大距离聚类1 16 55868.0 48.8008 120.233 树状图 判别分析: 类别 与 X1, X2, X3, X4, X5, X6 减去组平均值之后，X1 与其他预测变量高度相关。减去组平均值之后，X2 与其他预测变量高度相关。响应的响应的线性判别法: 类别预测变量: X1, X2, X3, X4, X5, X6组 1 2 3计数 5 5 5分类摘要 实际组置入组 1 2 31 5 0 02 0 5 03 0 0 5合计 N 5 5 5正确 N 5 5 5比率 1.000 1.000 1.000N = 15 正确 N = 15 正确比率 = 1.000组之间的平方距离 1 2 31 0.000 128.665 22.8772 128.665 0.000 247.6383 22.877 247.638 0.000组的线性判别函数 1 2 3常量 -4373.7 -5024.1 -4088.2X1 -99.5 -116.7 -90.6