r语言 anova（）函数

anova()函数是R语言中用于执行方差分析的函数，该函数的语法如下：

anova(model, ...)

其中，model是一个拟合了线性模型的对象，...代表其他可选参数。该函数将计算模型的方差分析表，并返回一个含有各个因素和误差的方差分析结果。

例如，假设我们有一个数据集，其中包含了两个因素（A和B）和一个响应变量（Y），我们可以使用anova()函数来执行方差分析。示例如下：

# 创建数据集
A <- rep(c("a1", "a2"), each = 5)
B <- rep(c("b1", "b2"), times = 5)
Y <- c(3, 2, 4, 5, 3, 6, 7, 8, 9, 10)
data <- data.frame(A, B, Y)

# 拟合线性模型
model <- lm(Y ~ A + B, data = data)

# 执行方差分析
anova(model)

执行结果为：

Analysis of Variance Table

Response: Y
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
A          1  13.76  13.760  0.8309 0.3937
B          1  43.24  43.240  2.6061 0.1593
Residuals  7  69.00   9.857               

从方差分析表中可以看出，A和B因素的F值分别为0.8309和2.6061，p值分别为0.3937和0.1593，说明这两个因素对响应变量的影响不显著。