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差異檢定之生物統計策略及基本觀念 差異檢定之生物統計策略及基本觀念
生物領域研究常是比較多組間是否有顯著差異本篇文章介紹使用統計軟體時採用的策略及一定要知道基本觀念其實要注意的細節很多，但為了要讓大家可以先有個簡單的概念所以這裡就只以單因子變異數分析(one-way ANOVA)為例舉例來說就是比較 A、B
2019-02-08 Biostatistics
biostatistics
以R語言解答動物科學統計習題- 習題六 比較兩個變數的平均值與變方 以R語言解答動物科學統計習題- 習題六 比較兩個變數的平均值與變方
比較兩品系豬種在 10 間豬場檢定的平均日增重有沒有差別?lineA<- c(.70,.80,.65,.78,.62,.67,.78,.61,.76,.64) lineB<- c(.72,.82,.67,.83,.67,.67,
2018-12-15 Biostatistics
R biostatistics
在R中執行 SAS的glm lsmeans 在R中執行 SAS的glm lsmeans
在 R 執行 SAS 的 glm lsmeans使用的資料為 R 內建的 dataset- airquality可以先看一下該資料的描述(紐約某一年的空氣品質指標數據) ?airquality head(airquality) 輸出為
2018-09-06 Biostatistics
R biostatistics
雙因子變異數分析(Two-way ANOVA) 雙因子變異數分析(Two-way ANOVA)
最近接觸到滿多次雙因子變異數分析，想說就記錄一下了解這個統計方法的過程吧 還是先說明什麼是變異數分析(analysis of variance, ANOVA)，它是一種分析類別自變數對數值應變數影響的統計方法。舉例說給雞添加兩種營養物質
2018-08-28 Biostatistics
R biostatistics
資料探索的檢定_主成分分析, 多變量變異數分析, 集群分析_R語言 資料探索的檢定_主成分分析, 多變量變異數分析, 集群分析_R語言
資料型態: 幾乎任何資料都可以拿來做資料探索，實務上，當變數數目跟觀測數都夠多時，資料探索的用處比較大。資料探索的目的為處理觀測值之間的交互關係，並將期間模式凸顯給實驗者。 主成分分析和因素分析 (Principle component
2018-08-28 Biostatistics
R biostatistics
兩個變數之間有因果關係嗎_回歸_R語言 兩個變數之間有因果關係嗎_回歸_R語言
許多情況下，一組觀測值的取值很明顯是取決於另一組觀測值。本次的案例中每個「個體」都有兩個觀測值。一個觀測值是「原因變數」、「x 變數」、「預測變數」、「自變數」，此變數的取值為實驗者的設定或選擇；另一個觀測值是「效果變數」、「y 變數」、「
2018-08-27 Biostatistics
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以R語言解答動物科學統計習題- 習題五 假說的檢定 以R語言解答動物科學統計習題- 習題五 假說的檢定
某研究生要由一個常態分佈的族群逢雞採樣以估計其平均值，但她不知道此族群之標準偏差，但希望樣本平均值與族群的平均值差異不超過半個標準偏差的機率至少有95%，請問她至少要有大的樣本數?sd<- 1;L<- 0.5*sd n<-
2018-08-14 Biostatistics
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以R語言解答動物科學統計習題 - 習題四 常態分佈 以R語言解答動物科學統計習題 - 習題四 常態分佈
若X為一個常態分佈，其平均值為5，標準偏差為2。當X=3時，其密度函數曲線之高度為多少?dnorm(3, mean = 5, sd= 2) 假設台灣肉雞腹部脂肪(abdominal fat)站活體重的百分比
2018-08-11 Biostatistics
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