Я пытаюсь выполнить повторные измерения ANOVA с помощью функции fitrm, но продолжаю получать следующую ошибку:
*Error using eig* *Input matrix contains NaN or Inf.*
Я создал минимальный рабочий пример на основе документации Matlab для fitrm, но с некоторыми своими собственными переменными (мой фактический список измерений намного длиннее). Я пытаюсь определить, можно ли считать измерения 4 участников статистически эквивалентными, сохраняя при этом взаимосвязь между точками данных (таким образом, все данные L1 были собраны в месте 1 для всех участников, L2 были собраны в местоположении 2 и т. д.) .
Вот мой минимальный пример кода (включая данные):
% Data collected from 4 participants in 3 locations. % Each row is a participant, each column is a location measurements = [ 112.7258 92.2979 82.5488; 123.7502 113.2852 84.8053; 106.8964 93.9526 70.9359; 107.3634 85.2672 65.7928] P_Name = ['A' 'B' 'C' 'D']' % participant name %Create a table, Data comes first, Variable names second t = table(P_Name,measurements(:,1),measurements(:,2),measurements(:,3),'VariableNames',{'Participant','L1','L2','L3'}) % Create a location variable for the measurements Location = table([1 2 3]','VariableNames',{'Location'}) % Fit repeated measures model rm = fitrm(t,'L1-L3~Participant','WithinModel',Location)
Любая помощь очень приветствуется.
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по назначению MatLab, Помощь по финансовым заданиям для студентов, инженеров и исследователей в нескольких отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech, ME, M.Tech, Ph.D. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.
Это кажется мне несколько нестандартной проблемой, поэтому я не уверен, но вот один из способов, которым вы можете подойти к ней.
measurements = [...]; AllCombos = allcomb(1:3,1:4); % From MATLAB file exchange [a, b, c] = anovan(measurements(1:end),AllCombos,'Model','full');
anovan в основном соответствует аддитивной модели, в которой каждый показатель разлагается на сумму константы, эффекта участника, эффекта местоположения и остатка. Сумма кв. Столбец аванского вывода дает вам разбивку сумм квадратов для участника, местоположения и остаточных условий.
Обратите внимание, что ошибка равна нулю. Это связано с тем, что у вас есть только 1 балл на комбинацию участника/местоположения, поэтому нет возможности
СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ