R语言绘图系列：
根据cyl变量把图形分成4列
根据drv变量把图形分成3行
每个小图x轴和y轴的轴标签完全一致，会导致极值显示不出来
使用scales参数释放坐标轴刻度
2.1 grid.arrange函数
生成四张图
将四张图拼到一张图
2.2 ggrepel包 在图上添加文本，可以自动把叠加的文本分开。
geom_text_repel函数
原理参考 文章 ，主要思想我认为是求出所有分布的可能（中间的一般为零假设），出现这种分布的概率。
distribution= 参数可为exact（精确模式，即依据所有可能的排列组合，仅适用于两样本问题）、approxiamate(nresample=#)（蒙特卡洛抽样，#指需要重复的次数）、asymptotic（渐进分布抽样）
lmPerm包更擅长方差分析。示例实验设计仍为5组接受不同治疗方法的多组结果比较。
实验示例仍为关节炎的治疗（两种）与效果（无、部分、显著）间的关系
实验示例为研究文盲率与谋杀率是否相关
主要为 lmp() 、 aovp() 两个函数分别对应参数法的 lm() 线性回归、 aov() 方差分析。主要格式上的区别是添加了 perm= 参数。可以为Exact（精确模式）、Prob（不断从可能的序列中抽样，直至估计的标准差在估计的p值0.1之下）、SPR（使用贯序概率比检验来判断何时停止抽样）。值得注意的是当样本观测大于10，perm="Exact"自动默认转为"Prob"，因此精确检验只适用于小样本问题。
（1）简单线性回归
实验示例仍为以身高预测体重的设计
（2）多项式回归
高精度拟合身高体重回归关系
（3）多元回归
探究谋杀率与多因素的回归关系
（1）单因素方差分析
（2）单因素协方差分析
实验示例仍为药物对刚出生小鼠体重影响，协变量为怀孕时间
（3）双因素方差分析（交互效应）
实验示例：两种药物分别在不同剂量下对小鼠牙齿长度的影响。
核心思想是有放回的抽样多次（1000次）
（1）写一个能返回带研究统计量的函数；
（2）确定重复数，使用 boot() 函数处理；（一般重复1000次即可；此外有人认为初始样本大小为20-30即可得到足够好的结果）；
（3） boot.ci() 函数计算统计量置信区间。
实验示例：使用mtcar数据框，采用多元回归，根据车重和发动机排量来预测汽车的每加仑行驶的英里数。想获得95%的R平方值（预测变量对响应变量可解释的方差比）的置信区间
（1）首先写函数
（2）然后使用boot()函数
（3）最后boot.ci()函数求置信区间
实验示例：使用mtcar数据框，采用多元回归，根据车总和发动机排量来预测汽车的每加仑行驶的英里数。想获取一个统计量向量--三个回归系数（截距项、车总、发动机排量）95%的置信区间。
在之前学习的时候，老师有推荐"export"这个神器可以将图片直接导出至ppt，但是发现3.6及4.0版本的R语言仍然无法使用export。因此，切换至另外一个叫"eoffice"的package。
安装eoffice
报错
查看错误内容是因为没有安装Magick++
按照提示安装libmagick++-dev
再次安装effice
注：最近发现新版本的devEMF不兼容，如果发现缺少devEMF,并报错:Makeconf:176: recipe for target 'devEMF.o' failed make: *** [devEMF.o] Error 1，需要参见 https://www.jianshu.com/p/fd5857f5a06f 手动安装devEMF旧版本
之后就可以加载
保存至ppt可使用topptx
保存至doxc可使用todocx
支持多处方式输出图片
也支持表格从ppt或者word的输出和读取
以及输出多种图片格式
