R语言测量模型
文章阐述了关于R语言测量模型，以及r语言模型诊断的信息，欢迎批评指正。
简述信息一览：
r语言对水泥硬度显著影响因素分析用什么模型?
1、第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。
2、可以的，凡是涉及相关和回归关系的都可以用结构方程模型。
3、如果有长期的数据，多元线性回归。主要看这模型当中三个影响因素是什么，这三个影响因素之间有没有关系，如果有关系的话，可以把三个影响因素化解为两个甚至更少。如果单纯的三个影响因素的话，只能***用多项式的方法来建模了。
《R语言实战》自学笔记61-重复测量方差分析
1、百度学习了一下， 重复测量方差分析的R格式：model=aov（Y ~ B * W + Error（Subject/W），其中B是组间因子，W是组内因子，subject是实验对象的ID。
2、当因变量（结果变量）不止一个时，可用多元方差分析（MANOVA）对它们同时进行分析。结果解读：可以看出v1，v2和v3在nitrogen之间存在很大的不同（P值均小于0.05）。
3、p0.001，说明学生成绩在大学三年中有显著差异。球形检验的p-value大于0.05，所以可以认为方差相等。Mauchlys Test for Sphericity ：适用于重复测量时检验不同测量之间的差值的方差是否相等，用于三次以及三次之上。
4、结果可视化 方法1：interaction.plot（）函数来展示双因素方差分析的交互效应。图形解读：无论哪个品种，v1值均是N2显著高于N1，品种来看，a品种显著高于b品种。方法2：gplots包中的plotmeans（）函数来展示交互效应。
如何用R语言进行相关系数与多变量的meta分析
想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号（全哥的学习生涯）内回复“相关系数”即可。
R中rmeta程序包是R语言专门进行meta分析的一个程序包，当然类似的meta分析程序包在R语言中非常多，比如 meta，metafor等网页链接 。cochrane是rmeta程序包里面自带的一个用于meta分析的演示数据库。
框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R，相关系数R绝对值越大，颜色越深（红正，蓝负）。
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