R语言:oats()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

oats(MASS)
oats()所属R语言包：MASS

                                         Data from an Oats Field Trial
                                         从燕麦田间试验数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The yield of oats from a split-plot field trial using three varieties and four levels of manurial treatment.  The experiment was laid out in 6 blocks of 3 main plots, each split into 4 sub-plots.  The varieties were applied to the main plots and the manurial treatments to the sub-plots.
使用三个品种，四个层次manurial治疗分裂图领域的试验燕麦的产量。实验奠定了在3个主要图，每个分割成4个子图6块。品种主要图子图manurial的治疗。


用法----------Usage----------


oats



格式----------Format----------

This data frame contains the following columns:
这个数据框包含下列资料：

Blocks, levels I, II, III, IV, V and VI.
块，我的水平，第二，第三，第四，第五和第六。

Varieties, 3 levels.
品种，3个级别。

Nitrogen (manurial) treatment, levels  0.0cwt, 0.2cwt, 0.4cwt and 0.6cwt, showing the application in cwt/acre.
的氮（manurial）治疗水平0.0cwt，0.2cwt，0.4cwt和0.6cwt，显示中英担/英亩的应用。

Yields in 1/4lbs per sub-plot, each of area 1/80 acre.
在每个子积1/4lbs，每个面积的1/80英亩的产量。


源----------Source----------

Yates, F. (1935) Complex experiments, Journal of the Royal Statistical Society Suppl. 2, 181–247.
耶茨，F.（1935）复杂的实验，皇家统计学会增刊杂志。 2，181-247。

Also given in Yates, F. (1970) Experimental design: Selected papers of Frank Yates, C.B.E, F.R.S. London: Griffin.
也给出了耶茨，F.（1970）实验设计：弗兰克·耶茨，CBE，FRS会入选论文伦敦：格里芬。


参考文献----------References----------

Modern Applied Statistics with S. Fourth edition.  Springer.

举例----------Examples----------


oats$Nf <- ordered(oats$N, levels = sort(levels(oats$N)))
oats.aov <- aov(Y ~ Nf*V + Error(B/V), data = oats, qr = TRUE)
summary(oats.aov)
summary(oats.aov, split = list(Nf=list(L=1, Dev=2:3)))
par(mfrow = c(1,2), pty = "s")
plot(fitted(oats.aov[[4]]), studres(oats.aov[[4]]))
abline(h = 0, lty = 2)
oats.pr <- proj(oats.aov)
qqnorm(oats.pr[[4]][,"Residuals"], ylab = "Stratum 4 residuals")
qqline(oats.pr[[4]][,"Residuals"])

par(mfrow = c(1,1), pty = "m")
oats.aov2 <- aov(Y ~ N + V + Error(B/V), data = oats, qr = TRUE)
model.tables(oats.aov2, type = "means", se = TRUE)

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