Je ne sais si je réponds à votre question, mais le fait que n'ayez aucun résiduelle (zéro df et une somme des carrés des écarts à zéro) est clairement un résultat "pathologique". En fait, dans vos données, vous avez apparemment 119 températures différentes (!) et chacun d'elle n'est répété...
"- Pour la p-value je comprends qu'elle correspond à la probabilité que la variable de Fisher observée appartienne à la distribution théorique de fisher OU encore qu'elle correspond à la proba de rejeter l'hypothèse H0 alors qu'elle est vraie : Peut on voir les choses comme çà ? " Votre q...
Pour compléter, le test F est construit sur le rapport des variances, et ce rapport est comparé à la valeur attendue sous H0. Cette valeur attendue est 1, évidement, et cette valeur 1 n'est PAS dans l'intervalle de confiance dans votre post. C'est pour cela que le test est significatif. L'hypothèse ...
Comme ceci par exemple ? x <- rnorm(100) y <- 2*x+3+runif(100) reslm <- lm(y~x) plot(x,y) abline(reslm,col=2) title(sprintf("Le R2 vaut %.2f",summary(reslm)$r.squared)) Elle ne demande pas le tracer de la droite, mais l'équat...
Merci. En fait le problème arrive lorsqu'on a plusieurs variables explicatives. Il y aurait-il une différence entre la façon dont est répartie la variance (séquentielle ou marginale)? De mon côté, même s'il y a plusieurs variables explicatives, je continues à ne trouver aucune différence... > f1=fa...
Je n'ai aucun différence de mon côté, dans un modèle gaussien, entre les sorties de ces deux approches (qui renvois au même calcul, en fait): > f=factor(rep(c("a","b","c"),4)) > x=rnorm(12) > r=aov(x~f) > TukeyHSD(r) Tukey...
La fonction dose.p permet de calculer LD pour n'importe quelle valeur (20%, 50%...). Je relance ce post, car j'ai encore des problèmes avec cette fonction dose.p(). Cette fonction (du package MASS et qui permet de calculer, par exemple, des LD et leur SE) sort bien les résultats souhaités, comme pa...