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Hypothesis Tests for Multivariate Linear Models Using the car Package

机译:使用汽车包装的多元线性模型的假设检验

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摘要

The multivariate linear model is Y = X B + E (n×m) (n× p)( p×m) (n×m) The multivariate linear model can be fit with the lm function in R, where the left-hand side of the model comprises a matrix of response variables, and the right-hand side is specified exactly as for a univariate linear model (i.e., with a single response variable). This paper explains how to use the Anova and linearHypothesis functions in the car package to perform convenient hypothesis tests for parameters in multivariate linear models, including models for repeated-measures data.
机译:多元线性模型为Y = XB + E(n×m)(n×p)(p×m)(n×m)多元线性模型可以与R中的lm函数拟合,其中左侧模型的包括一个响应变量矩阵,并且右侧与单变量线性模型完全相同(即,具有单个响应变量)。本文介绍了如何使用车载包装中的Anova和linearHypothesis函数对多元线性模型(包括重复测量数据模型)中的参数执行方便的假设检验。

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