มีวิธีการทั่วไปในการจำลองข้อมูลจากสูตรหรือการวิเคราะห์หรือไม่?
การจำลองข้อมูลจากกรอบข้อมูลการออกแบบการทดลอง ด้วยการมุ่งเน้นไปที่ R (แม้ว่าภาษาอื่น ๆ จะดีมาก) ในการออกแบบการทดสอบหรือการสำรวจการจำลองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลจำลองนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับข้อดีและจุดอ่อนของการออกแบบ วิธีการดังกล่าวยังเป็นสิ่งจำเป็นต่อความเข้าใจและการใช้การทดสอบทางสถิติที่เหมาะสม อย่างไรก็ตามกระบวนการนี้มีแนวโน้มที่จะค่อนข้างน่าเบื่อและหลายคนถูกพาข้ามขั้นตอนสำคัญนี้ในการทดสอบหรือสำรวจ แบบจำลองทางสถิติและการทดสอบมีข้อมูลส่วนใหญ่ที่จำเป็นในการจำลองข้อมูล (รวมถึงข้อสันนิษฐานหรือคำสั่งที่ชัดเจนของการกระจาย) ด้วยรูปแบบการวิเคราะห์ (และสมมติฐานที่เกี่ยวข้องเช่นความเป็นปกติและความสมดุล) ระดับของปัจจัยและการวัดความสำคัญ (เช่น p-value) ฉันต้องการได้รับข้อมูลจำลอง (ในอุดมคติที่มีฟังก์ชันทั่วไปคล้าย พิมพ์ (), คาดการณ์ (), จำลอง ()) เป็นกรอบการจำลองแบบทั่วไปที่เป็นไปได้หรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้นกรอบดังกล่าวสามารถใช้ได้ในปัจจุบัน? ตัวอย่างฉันต้องการฟังก์ชั่นเช่น: sim(aov(response~factor1+factor2*factor3), p.values=list(factor1=0.05, factor2=0.05, factor3=0.50, factor2:factor3=0.05), levels=list(factor1=1:10, factor2=c("A", "B", "C"), factor3=c("A", "B", "C"))) เช่นเวอร์ชันทั่วไปของ: sim.lm<-function(){ library(DoE.base) design<-fac.design(nlevels=c(10,3,3), factor.names=c("factor1", "factor2", "factor3"), replications=3, randomize=F) response<-with(design, as.numeric(factor1)+ …