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从一个截距来预测配对 y2-y1.
从一个截距加上 x 乘以一个数值(斜率)来预测 y.
从第 1 组的截距(如果是第 2 组的话加多一个相差值)来预测 y.
-(相同,但是每一组用不同的方差,而不是用着共同的方差.从第 1 组的截距(如果不是第 1 组的话加多一个相差值)来预测 y.
注意:这里是离散和连续的混合情况.单因素协变量分析是单因素方差分析加上一个连续的 x.
lm(y ~ 1+G2+G3+...+Gn+ S2+S3+...+Sk+ G2*S2+G3*S3+...+Gn*Sk)
交互项:sex 的变化会导致 y ~ group 参数的变化.
注意:G2 ... Gn 是 group 变量的每一个非截距的可能取值的示性(0 或 1)变量.
glm(y ~ 1+G2+G3+...+Gn+ S2+S3+...+Sk+ G2*S2+G3*S3+...+Gn*Sk family=...)A
交互项:(和双因素方差分析一致)
(和单因素方差分析一致,建议查阅卡方检验笔记.)
常见的参数(P,parametric)和非参(N,non-parametric)检验,以及等价的线性模型.记号 y ~ 1 + x 是 R 对于大部分我们在学校学习的 y = 1·b + a·x 的快捷表达方式.相似颜色的模型本身也非常相似,真的,你们可以看看它们的一些颜色其实是相同的!就非参模型而言,对于样本量不小的情况,线性模型是足够好的近似了(见"精确近似"一列,点击链接查看对应模拟).其余没那么精确的近似也是存在的,比如说 Wilcoxon 检验和符号检验,以及拟合优度检验和二项检验.符号秩函数的定义是 signed_rank = function(x) sign(x) * rank(abs(x)).下标(如 G2 或 y1)表示数据中的不同列.lm 对于所有非连续变量模型都需要长格式数据.可以在  
A查看双因素方差分析笔记获取记号的解释.