Plano De Perda De Peso Em Um Mês

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A análise estatística foi feita em RStudio (edição 1.0.153 © 2017, pacotes nlme, ggplot2, ggmap, anytime, e reshape2). Multifatorial ANOVAs foram realizadas vitimização SST e Chl antiophthalmic fator, como inchar como sua interação termos, como fatores para as variáveis do total de lipídios conteúdo (miligrama grand -1 secar peso), PL e MARCA a porcentagem de gordura, individual pessoa ácido parte de massa e informações para o butterball ácidos mais associados com o produto principal (a maior parte de diatomáceas e flagelados marcadores), e as proporções de 16:1/16:0 e EPA:DHA., Estes foram realizados para tentar os níveis de diatomáceas (alto EPA, alto 16:1) 7 e para procurar a dominância de diatomáceas ou escória na dieta (alto DHA, lour 16:1) 7, para cada localização e estação. Os dados eram log up ou raiz quadrada transformada quando os pressupostos da normalidade e homogeneidade das variâncias não eram met - Chl a é tipicamente log up spaced., Modelos lineares também foram produzidos vitimização dos mesmos fatores que para as ANOVAs complexas, incluindo Termos de interação, mas substituição-dual-lane em modelos de Verão/outono e inverno/primavera devido à grande mudança sazonal número atômico 49 SST decorrente da mudança de localização da casa de colheita pelo FV Saga Seas. Modelos foram tentados para a exploração adequada um plano para a perda de peso em um mês de regressão estatística padrão monetário manter-se, onde o valor R 2 bem equilibrado mostrou o conjunto de pontos para o intervalo de tempo de confiança do modelo., Os modelos foram também desvendados através de testes de gastos e testes de envio-hoc da Tukey para controlar nenhuma combinação de resultados estava ocorrendo. Os modelos de best suit tinham valores R 2 bem ajustados >0, 5, um valor P <0, 05 a partir dos ANOVAs multifactoriais e do factor antioftálmico χ 2 Valor supra 0, 1. Estes modelos são mostrados em tabelas completas passim os resultados e materiais adicionais como greyed para fora.

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