% ANOVAN   N-要因分散分析 (ANOVA)
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%   P=ANOVAN(Y,GROUP) は、セル配列 GROUP 内の入力によってグループ化された
%   ベクトル Y の多要因 (N-要因) 分散分析 (anova) を行います。GROUP の
%   各セルは、数値ベクトルか、文字列の行列、または文字列の 1 列のセル配列
%   となるグループ化変数を含まなければなりません。各グループ化変数は、
%   Y の項目と同じ数をもたなければなりません。近似された分散分析モデルは、
%   各グループ化変数の主効果を含んでいます。すべてのグループ化変数は、
%   デフォルトでは、固定効果として扱われます。結果 P は、p-値のベクトルで、
%   1 つの項目に対して 1 つです。
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%   P=ANOVAN(Y,GROUP,'PARAM1',val1,'PARAM2',val2,...) は、以下の名前/値の
%   組み合わせの 1 つ、またはそれ以上を指定します。
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%   パラメータ	 値
%   'alpha'      100*(1-alpha)% の信頼区間で要求される 0 と 1 の間の値
%                (デフォルトでは 95% の信頼に対して 0.05 です)
%   'continuous' どのグループ化変数がカテゴリ的な予測子ではなく連続的な
%                予測子として扱われる必要があるかを示すインデックスの
%                ベクトル
%   'display'    分散分析表を表示する 'on' (デフォルト) 、または、表示を
%                省略する 'off' のいずれかです。
%   'nested'     グループ化変数間のネスト関係を指定する 0 と 1 の行列 M。
%                M(i,j) は、変数 i が変数 j 内でネストしている場合、
%                1 になります。
%   'random'     どのグループ化変数が変量効果となるかを示すインデックスの
%                ベクトル (デフォルトではすべて固定されます)
%   'sstype'     二乗和のタイプ 1, 2, 3, 'h' のいずれか (デフォルト=3)
%   'varnames'   1 つのグループ化変数に対して 1 つである文字列の行列、
%                または文字列のセル配列内のグループ化変数の名前
%                (デフォルト名は 'X1', X2', ... です)
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%   'model'      以下の 1 つを指定して使用するためのモデル:
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%      'linear'      すべての要因の主効果のみを使用します (デフォルト)。
%      'interaction' 主効果に 2 要素による相互関係を加えます。
%      'full'        すべてのレベルの相互関係を含みます。
%      整数は、最大の相互関係の次数を表します。例えば、3 は、主効果と 
%         2 または 3 要因相互関係を意味します。
%      項の行列は、X2FX 関数によって受け入れられるように定義します。
%         ただし、全ての入力は、(高次ではない) 0 または 1 でなければ
%         なりません。
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%   [P,T,STATS,TERMS]=ANOVAN(...) は、分散分析表を含むセル配列 T と、
%   統計量の種類を含む構造体 STATS と、(ANOVAN を再び実行する場合に入力
%   引数 MODEL として ANOVAN を 再度実行する場合、MODEL 入力引数として
%   使用するのに適切である) 項を記述する行列 TERMS も出力します。
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%   変量効果のないモデルに対して、分散分析表 T は、項目に対する列と二乗和、
%   自由度、項目が単一であるかどうかのインデックス、二乗平均、F 統計量、
%   p-値を含みます。変量効果をもつモデルに対して、項目のタイプ (固定か
%   無作為か)、期待された二乗平均、F に対する分母の二乗平均、F に対する
%   自由度の分母、分母の定義、分散成分の推定、分散に対する下限、分散に
%   対する上限を示す付加的な列があります。
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%   'sstype' パラメータにおいて、値 1-3 は、通常、二乗和のタイプ 1、
%   タイプ 2、またはタイプ 3 を生成します。値 'h' は、項の階層を決定する
%   ために使われるカテゴリ的な要因だけでなく連続的な要因をもつ、タイプ 2 
%   と似た階層モデルに対する二乗和を生成します。
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%   STATS 構造体は、MULTCOMPARE 関数を用いて多重比較検定を行うために必要な
%   他のフィールド数に加えて、以下に示されたフィールドを含みます。
%      coeffs      推定された係数
%      coeffnames  各係数に対する項目名
%      vars        各項目に対するグループ化変数の行列
%      resid       近似されたモデルからの残差
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%   変量効果がある場合、これらのフィールドが存在します。
%      ems         期待された二乗平均
%      denom       分母の定義
%      rtnames     無作為な項目の名前
%      varest      分散成分の推定 (無作為な項目に対して 1 つ)
%      varci       分散成分に対する信頼区間
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%   例：
%    load carbig
%	  [p, atab] = anovan(MPG, {Cylinders Origin Year}, 2, 2, ...
%                       strvcat('Cylinders', 'Origin', 'Year'))
%   この例は、要因 Cylinders, Origin, Year を使って、MPG に 3 要因分散分析
%   を行ったものです。モデルは、すべて 2 要因相互関係を含んでいますが、
%   3 要因相互関係は含んでいません。二乗和は、タイプ 2 になります。
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%   参考 MULTCOMPARE, ANOVA1, ANOVA2, MANOVA1.


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