一ヶ月で減量のための計画

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統計分析はRStudio(edition1.0.153©2017、パッケージnlme、ggplot2、ggmap、anytime、およびreshape2)で行われました。 多因子性ANOVAsは、総脂質content有量(ミリグラムグランド-1乾燥重量)、PLおよびタグパーセンテージ、個々の脂肪人酸部分および一次生成物(大部分の珪藻および鞭毛マーカー)に最も関連するバターボール酸の質量情報、および16:1/16:0およびEPA:DHAの比の変数として、それらの相互作用の項として膨潤したSSTおよびChl antiophthalmic因子を犠牲にした。, これらはdiatomのレベル(高いEPA、高い16:1)7を試み、食事療法(高いDHA、lour16:1)7のdiatomか惨劇の支配で、個々に見つけることおよび季節を捜すために行われました。 分散の正常性および均一性の仮定が満たされていないときにデータを対数アップまたは平方根に変換した-Chl aは、通常、間隔をあけて対数アップ, 線形モデルは相互作用項を含めた複雑なANOVAsと同様の要因を犠牲にして生成されたが、FV佐賀海による収穫場所の変化による原子番号49SSTの大きな季節シフトにより、夏/秋と冬/春のモデルに置き換えられた。 モデルは、バランスの取れたR2値がモデルの信頼時間間隔に対するポイントのスーツを示した一ヶ月の貨幣標準の統計回帰ホールドオーバーで減量のための計画をフィット搾取のために試みられました。, モデルは、expendテストとTukey send-hocテストを通じてさらに解明され、結果の組み合わせが発生していないことを制御しました。 ベストスーツのモデルは、よく調整されたr2値>0.5、多因子異常からの<0.05のP値および抗眼球因子≥2値スープラ0.1を有していた。 これらのモデルを示内で完全にテーブルpassimの結果、補足説明資料としてgreyedます。

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