Analisi della varianza e della covarianza
L'analisi della varianza (ANOVA) è una procedura che consente di attribuire la varianza campionaria a diverse sorgenti e di stabilire se la variazione ha origine all'interno dei gruppi o tra diversi gruppi di popolazione. I campioni vengono descritti in termini di variazione rispetto alle medie dei gruppi e di variazione delle medie dei gruppi rispetto a una media complessiva. Se le variazioni all'interno dei gruppi sono minime rispetto a quelle tra i gruppi, è possibile dedurre l'esistenza di una differenza tra le medie dei gruppi. I test di ipotesi vengono utilizzati per quantificare le decisioni. Statistics and Machine Learning Toolbox™ offre diversi modi per eseguire l'ANOVA, tra cui un oggetto anova, funzioni dalla riga di comando e un'app interattiva.
Funzioni
Argomenti
- One-Way ANOVA
Use one-way ANOVA to determine whether data from several groups (levels) of a single factor have a common mean.
- Two-Way ANOVA
In two-way ANOVA, the effects of two factors on a response variable are of interest.
- N-Way ANOVA
In N-way ANOVA, the effects of N factors on a response variable are of interest.
- ANOVA with Random Effects
ANOVA with random effects is used where a factor's levels represent a random selection from a larger (infinite) set of possible levels.
- Other ANOVA Models
N-way ANOVA can also be used when factors are nested, or when some factors are to be treated as continuous variables.
- Multiple Comparisons
Multiple comparison procedures can accurately determine the significance of differences between multiple group means.
- Analysis of Covariance
Analysis of covariance is a technique for analyzing grouped data having a response (y, the variable to be predicted) and a predictor (x, the variable used to do the prediction).
- Nonparametric Methods
Statistics and Machine Learning Toolbox functions include nonparametric versions of one-way and two-way analysis of variance.
