首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R中的glht函数与手工计算的结果不同

可能是由于以下原因:

  1. 数据处理不一致:glht函数在进行多重比较时,可能会对数据进行一些预处理或转换,以满足统计模型的要求。如果手工计算时没有进行相同的数据处理,就会导致结果不同。
  2. 统计模型不同:glht函数使用的统计模型可能与手工计算使用的模型不同。不同的模型会导致计算结果的差异。
  3. 假设检验方法不同:glht函数可能使用不同的假设检验方法来计算多重比较的结果。如果手工计算时使用了不同的方法,就会得到不同的结果。
  4. 参数设置不同:glht函数可能有一些默认参数或选项,如果手工计算时没有设置相同的参数,就会导致结果不同。

为了解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 仔细查看glht函数的文档和参数说明,确保使用正确的参数和选项。
  2. 检查数据处理的一致性,确保手工计算和glht函数使用相同的数据处理方法。
  3. 确认手工计算使用的统计模型和假设检验方法,并与glht函数的默认设置进行比较。

如果问题仍然存在,可以尝试使用其他的R包或函数进行多重比较,或者咨询专业的统计学家或数据科学家来获取更准确的结果。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基础知识:统计学和数据挖掘的区别

1. 简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上,有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础(尤其是经过本世纪的发展),而现在又出现了一个新的学科,有新的主人,而且声称要解决统计学家们以前认为

05

机器学习的本质就是数理统计?答案可能没这么简单

可能许多刚刚接触 AI 的新人们都产生过类似这样的疑问:机器学习和数理统计,究竟有什么本质区别?不都是玩数据的么。 如果从传统意义上的数据分析师的观点来说,这个问题的答案很简单,无非是下面这两点: ● 机器学习本质上是一种算法,这种算法由数据分析习得,而且不依赖于规则导向的程序设计; ● 统计建模则是以数据为基础,利用数学方程式来探究变量变化规律的一套规范化流程。 总结来说,机器学习的关键词是预测、监督学习和非监督学习等。而数理统计是关于抽样、统计和假设检验的科学。 这个答案看起来似乎无懈可击,但其实机器学

09
领券