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データ プログラムと結果変量効果モデル Split-plot モデル 参照 データ Table 3.6.1 (p.64) Sequence SID Period1 Period2 RT 1 74.675 73.675 RT 4 96.4 93.25 RT 5 101.95 102.125 RT 6 79.05 69.45 RT 11 79.05 69.025 RT 12 85.95 68.7 RT 15 69.725 59.425 RT 16 86.275 76.125 RT 19 112.675 114.875 RT 20 99.525 116.25 RT 23 89.425 64.175 RT 24 55.175 74.575 TR 2 74.825 37.35 TR 3 86.875 51.925 TR 7 81.675 72.175 TR 8 92.7 77.5 TR 9 50.45 71.875 TR 10 66.125 94.025 TR 13 122.45 124.975 TR 14 99.075 85.225 TR 17 86.35 95.925 TR 18 49.925 67.1 TR 21 42.7 59.425 TR 22 91.725 114.05 プログラムと結果 変量効果モデル library(nlme) tab361 - read.table("table361.csv", sep=",", header=T) nrow1 - nrow(tab361) sequence - rep(tab361$Sequence, rep(2, nrow1)) SID - rep(tab361$SID, rep(2, nrow1)) Period - rep(1 2, nrow1) Drug - rep(" ", nrow1*2) y - double(nrow1*2) for (i in seq(nrow1)) { if (tab361$Sequence[i] == "RT") { Drug[i*2-1] = "R" Drug[i*2] = "T" } else { Drug[i*2-1] = "T" Drug[i*2] = "R" } y[i*2-1] = tab361$Period1[i] y[i*2] = tab361$Period2[i] } tab361.2 - data.frame(Sequence=sequence, SID, Period=as.factor(Period), Drug, y) fm1.lme - lme(y ~ Sequence+Period+Drug, data=tab361.2, random=~1 | SID) anova(fm1.lme) numDF denDF F-value p-value (Intercept) 1 22 431.7741 .0001 Sequence 1 22 0.3745 0.5468 Period 1 22 0.2151 0.6474 Drug 1 22 0.3754 0.5463 Split-plot モデル fm2.aov - aov(y ~ Sequence+Period+Drug+Error(factor(SID)), tab361.2) summary(fm2.aov) Error factor(SID) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr( F) Sequence 1 276.0 276.0 0.3745 0.5468 Residuals 22 16211.5 736.9 Error Within Df Sum Sq Mean Sq F value Pr( F) Period 1 36.0 36.0 0.2151 0.6474 Drug 1 62.8 62.8 0.3754 0.5463 Residuals 22 3679.4 167.2 参照 Chow&Liu R
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海外版 ここを編集 記録 2 24 32.63 追記回数 144568 Player Sami TASVideosページ http //tasvideos.org/2227S.html TASVideosStatus published 転載元 分割リンク part2,part3,part4,part5 マイリスト mylist/12030701 備考 Movieファイル 解説
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スキルについて スキル一覧スキル:攻撃系 スキル:防御系 スキルについて スキル一覧 スキル:攻撃系 スキル名 最大スキルLv 効果 所有カード スキル1 5 カードの攻撃力×3倍ダメージ テンプレート1 スキル:防御系 スキル名 最大スキルLv 効果 所有カード スキル2 5 カードの防御を1.5倍にする テンプレート2
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