Analyse de la variance et de la covariance
R2026bL’analyse de la variance (ANOVA) est une procédure consistant à attribuer la variance d’un échantillon à différentes sources et à décider si la variation survient dans ou entre les différents groupes de population. Les échantillons sont décrits en termes de variation par rapport aux moyennes de groupe et de variation des moyennes de groupe par rapport à la moyenne globale. Si les variations au sein des groupes sont faibles par rapport à celles entre les groupes, on peut en déduire une différence entre les moyennes de groupe. Des tests d’hypothèses sont utilisés pour quantifier les décisions. Statistics and Machine Learning Toolbox™ propose plusieurs méthodes pour effectuer une ANOVA, notamment un objet anova, des fonctions en ligne de commande et une application interactive.
Fonctions
Rubriques
- 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.
