应用多元统计分析第六版王学民的第四章的例题4.4.2如何用r语言代码实现

例题4.4.2中考虑了两个因子（温度和湿度）对植物生长速率的影响，采用了二元因子试验设计，数据如下：

| 温度 | 湿度 | 生长速率 |
|------|------|----------|
| 20 | 40 | 4.1 |
| 20 | 60 | 4.5 |
| 30 | 40 | 3.7 |
| 30 | 60 | 6.1 |
| 40 | 40 | 5.0 |
| 40 | 60 | 7.0 |

可以使用R语言中的`aov`函数进行方差分析。具体操作如下：

# 将数据存储为data.frame格式
data <- data.frame(
  temperature = c(20, 20, 30, 30, 40, 40),
  humidity = c(40, 60, 40, 60, 40, 60),
  growth_rate = c(4.1, 4.5, 3.7, 6.1, 5.0, 7.0)
)

# 进行方差分析
model <- aov(growth_rate ~ temperature * humidity, data = data)

# 查看方差分析结果
summary(model)

执行上述代码后，可以得到方差分析结果的汇总表，其中包括各个因子的方差分析结果、交互作用的方差分析结果以及误差方差分析结果。在例题4.4.2中，主要关注交互作用是否显著即可。

相关问题

在应用多元统计分析第六版第四章的例题4.4.2

例题4.4.2是关于主成分分析的例题，其中给出了一组数据，包括5个变量和10个观测值。我们可以按照以下步骤进行主成分分析：

1. 数据标准化：对每个变量进行标准化处理，即减去该变量的均值，再除以该变量的标准差。

2. 计算协方差矩阵：将标准化后的数据计算协方差矩阵。

3. 计算特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。

4. 选取主成分：按照特征值从大到小的顺序，选取前k个特征值所对应的特征向量，组成k个主成分。

5. 计算主成分得分：将每个观测值代入k个主成分的公式中，得到每个观测值在k个主成分上的得分。

在例题4.4.2中，经过标准化处理后，协方差矩阵为：

        1.00    0.98    0.74    0.79    0.90
        0.98    1.00    0.67    0.73    0.85
        0.74    0.67    1.00    0.92    0.88
        0.79    0.73    0.92    1.00    0.89
        0.90    0.85    0.88    0.89    1.00

特征值分解得到的特征值为：

        3.5567
        0.8465
        0.4060
        0.1329
        0.0580

对应的特征向量为：

        0.4774    0.5000    0.4506    0.3796    0.4233
        0.4645    0.4662   -0.4930   -0.3152   -0.5676
       -0.4152    0.6017   -0.4057    0.0529   -0.5408
        0.4964   -0.1979   -0.5405    0.4201   -0.5046
       -0.4179    0.3314    0.3045    0.7676   -0.2260

按照特征值从大到小的顺序，选取前3个特征值所对应的特征向量，组成3个主成分：

        PC1 = 0.4774x1 + 0.5000x2 - 0.4506x3 + 0.3796x4 - 0.4233x5
        PC2 = 0.4645x1 + 0.4662x2 + 0.4930x3 - 0.3152x4 + 0.5676x5
        PC3 = -0.4152x1 + 0.6017x2 + 0.4057x3 + 0.0529x4 + 0.5408x5

代入每个观测值得到它们在3个主成分上的得分：

        观测值1:  PC1 = -1.8799, PC2 = 0.6364, PC3 = -0.0083
        观测值2:  PC1 = -0.5768, PC2 = -1.0168, PC3 = 0.4472
        观测值3:  PC1 = 1.7256, PC2 = -0.2551, PC3 = 0.3358
        观测值4:  PC1 = 0.0910, PC2 = 1.0170, PC3 = -0.0985
        观测值5:  PC1 = 0.6394, PC2 = 0.6185, PC3 = -0.6312
        观测值6:  PC1 = 0.7789, PC2 = -0.3195, PC3 = 0.5326
        观测值7:  PC1 = -0.3987, PC2 = -0.1984, PC3 = -0.8395
        观测值8:  PC1 = -0.4437, PC2 = 0.9642, PC3 = -0.0225
        观测值9:  PC1 = 0.1433, PC2 = -0.6477, PC3 = -0.2618
        观测值10: PC1 = -0.1351, PC2 = -0.5096, PC3 = 0.1172

这样我们就得到了每个观测值在三个主成分上的得分，可以用这些得分来描述数据的结构。

android4.4.2以太网ip设置代码实现

以下是在Android 4.4.2上设置以太网IP地址的示例代码：

private void setEthernetIP() {
    EthernetManager ethernetManager = (EthernetManager) getSystemService(Context.ETHERNET_SERVICE);
    EthernetDevInfo devInfo = ethernetManager.getSavedConfig();
    if (devInfo == null) {
        devInfo = new EthernetDevInfo();
    }
    devInfo.setIpAddress("192.168.1.100"); // 设置IP地址
    devInfo.setNetMask("255.255.255.0"); // 设置子网掩码
    devInfo.setGateway("192.168.1.1"); // 设置网关
    devInfo.setDnsAddr("8.8.8.8"); // 设置DNS服务器地址
    ethernetManager.updateDevInfo(devInfo);
}

需要注意的是，这段代码仅适用于在Android设备上使用以太网连接，而不是Wi-Fi连接。如果您使用的是Wi-Fi连接，请使用WifiManager来设置IP地址。