R
语言下进行分层卡方检验方法和过程如下：t.test t检验wilcox.test wilcox检验prop.test binom.test 贝努力试验检验chisq.test 卡方检验fish.test fisher精确检验ks.test科尔莫哥罗夫-斯米尔诺夫检验shapiro.testshapio-wilk正态分布检验pp.test. phillips-perron检验quada.test quade检验friedman.test friedman秩和检验R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。首先，原始数据是由name(名字)，class(班级)，course(课程)和score(分数)组成的，将其导入R语言并存储在Mydata对象里接下来，我们利用sqldf包来处理分组汇总的问题。由于sqldf包不是R语言自带的，所以先用以下代码安装sqldf包：install.packages("sqldf")然后选择“China(Beijing)”镜像站点进行安装，R语言会同时自动安装“sqldf”包的依赖包。安装好sqldf包及其依赖包后，输入以下代码加载sqldf包：library(sqldf)一切准备就绪，接下来用sqldf统计每个同学的总成绩和平均分：sqldf("select name,sum(score) as score_sum,avg(score) as score_avg from Mydata group by name")统计每个班级的总成绩：sqldf("select class,sum(score) as score_sum from Mydata group by class")统计每个班级的每门课程的总成绩和平均分：sqldf("select class,course,sum(score) as score_sum,avg(score) as score_avg from Mydata group by class,course")R语言中实现层次聚类模型
大家好！在这篇文章中，我将向你展示如何在R中进行层次聚类。
什么是分层聚类？
分层聚类是一种可供选择的方法，它可以自下而上地构建层次结构，并且不需要我们事先指定聚类的数量。
该算法的工作原理如下：
将每个数据点放入其自己的群集中。
确定最近的两个群集并将它们组合成一个群集。
重复上述步骤，直到所有数据点位于一个群集中。
一旦完成，它通常由树状结构表示。
让我们看看分层聚类算法可以做得多好。我们可以使用hclust这个。hclust要求我们以距离矩阵的形式提供数据。我们可以通过使用dist。默认情况下，使用完整的链接方法。
这会生成以下树形图：
从图中我们可以看出，群集总数的最佳选择是3或4：
要做到这一点，我们可以使用所需数量的群集来切断树cutree。
现在，让我们将它与原始物种进行比较。
它看起来像算法成功地将物种setosa的所有花分为簇1，并将virginica分为簇2，但是与花斑杂交有困难。如果你看看显示不同物种的原始图，你可以理解为什么：
让我们看看我们是否可以通过使用不同的连接方法更好。这一次，我们将使用平均连接方法：
这给了我们以下树状图：
我们可以看到，群集数量的两个最佳选择是3或5.让我们用cutree它来将它降到3个群集。
我们可以看到，这一次，该算法在聚类数据方面做得更好，只有6个数据点出错。
我们可以如下绘制它与原始数据进行比较：
这给了我们下面的图表：
内部颜色与外部颜色不匹配的所有点都是不正确聚类的点。
