Modèle DF AIC BIC loglik test L. ratio p-valuemaxModel2a 1 2 2889,412 2899,013-1442,706 maxModel2b 2 3 2853,747 2868,148-1423,873 1 vs 2 37,66536 <. 0001maxmodel2c 3 4 2854,309 2873,510-1423,155 2 vs 3 1,43806 0,2305 il y a eu une récente naissain entre le Heavy Metal groupes sépulture et Soulfly. Pour ceux qui ignorent l`histoire, 50% de sépulture étaient les frères Cavalera (Max et Igor) jusqu`à ce que Max (le chanteur et guitariste) quitte le groupe en 1996 et forme Soulfly. L`histoire complète est ici. Il ya beaucoup de mauvais sang, même 20 ans plus tard, et selon une histoire récente sur le métal suce, Soulfly Manager (et la femme de max) Gloria cavalier récemment posté un post assez pointu sur sa page Facebook. Cela a été ramassé par mon podcast favori (le métal suce podcast). Qu`est-ce que ça a à voir avec moi, ou des statistiques? Eh bien, l`un des présentateurs du métal suce podcasts m`a demandé ce sur Twitter: maxModel2a <-GLS (Rating ~ 1, Data = sepvssoul, méthode = "ML") maxModel2b <-LME (Rating ~ 1, aléatoire = ~ 1 | Album, Data = sepvssoul, méthode = "ML") maxModel2c <-Update (maxModel2b,. ~. + Band) ANOVA (maxModel2a, maxModel2b, maxModel2c) en comparant les modèles nous pouvons voir: sépulture est un cimetière complet environnement pour poser et DAZ Studio avec 20 accessoires distincts avec scènes nocturnes et diurnes. Les premières influences de sépulture étaient les groupes de Heavy Metal et Hard Rock tels que Kiss, Black Sabbath, Judas Priest, Motörhead, Iron Maiden, Venom, Celtic Frost, Twisted Sister et Whitesnake, ainsi que des bandes de thrash metal comme Metallica, Slayer, Exodus, Testament, Anthrax, Kreator, Sodome et destruction et bandes de Death Metal possédé et la mort. Ils ont également été influencés par la musique punk rock, y compris des groupes tels que les Ramones, les pistolets sexuels, Black Flag, Dead Kennedys, décharge, S.O.D., Amebix et nouvelle armée modèle.

26 [87] [88] [89] 90 Andreas Kisser affirme que «sans Slayer, sépulture ne serait jamais possible». [91] Boot. LME <-Function (données, indices) {données <-Data [indices,] # Select OBS. in bootstrap exemple de modèle <-LME (Rating ~ Band, aléatoire = ~ 1 | Album, Data = Data, Method = "ML") fixef (modèle) # return coefficient vecteur} maxModel. boot <-boot (maxvsnomax, Boot. LME, 1000) maxModel. boot boot. ci (maxModel. boot, index = 1, type = "PERC") Boot. ci (maxModel. boot, index = 2, type = "PERC") boot.ci ( maxmodel. boot, index = 3, type = "PERC") ensuite, vous trouvez ces intervalles de confiance pour les trois bêtas (interception, post-Max sépulture vs.

Max Era-sépulture, Soulfly vs Max-Era-sépulture): modèle DF AIC BIC loglik test L. ratio p-valuemaxmodela 1 2 4686,930 4697,601-2341,465 maxModelb 2 3 4583,966 4599,973-2288,983 1 vs 2104,96454 <. 0001maxModelc 3 5 4581,436 4608,114-2285,718 2 vs 3 6,52947 0,0382 BOOTSTRAP intervalle de confiance Calculationsbasé sur 1000 bootstrap replicatesCALL: Boot. ci (Boot. out = maxModel. boot, type = "PERC", index = 1) intervalles: niveau percentile 95% (4,468, 4,620) calculs et intervalles sur l`original ScaleBOOTSTRAP intervalle de confiance Calculationsbasé sur 1000 bootstrap replicatesCALL: Boot. ci (Boot. out = maxModel. boot, type = " PERC ", index = 2) intervalles: niveau percentile 95% (-0,6153,-0,3100) calculs et intervalles sur l`original ScaleBOOTSTRAP confiance en Calculationsbasé sur 1000 bootstrap replicatesCALL: Boot. ci (Boot. out = maxModel.

boot, type =” PERC “, index = 3) Intervalles: niveau percentile 95% (-0,3861,-0,1503) calculs et intervalles sur les Scalens d`origine: 1534Nombre de groupes: 22 la différence de cotes entre sépulture sans max par rapport à lui était b =-0,47 [-0,62,-0,31]. La différence de cotes entre Soulfly par rapport à Max-Era sépulture était b =-0,26 [-0,39,-0,15]. Cela suggère que la sépulture à la fois Soulfully et post-max de produire des paramètres négatifs qui reflètent (dans la mesure où vous pensez qu`un intervalle de confiance vous indique le paramètre de population….) un effet négatif dans la population.