R语言单因素、多因素方差分析ANOVA analysis of variance
@[toc] 假设检验的前提是要满足正态分布和方差齐性 组内平方和SSE：同一组内的数据误差平方和 组间平方和SSA：不同组之间的数据误差平方和一个分类型自变量 例如四个班级学生的语文成绩，班级是分类型自变
推荐阅读
热门文章
R语言与统计-2：方差分析
R语言与统计-1：t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三组以上的均数比较，就需要用到方差分析。） 可以看
一张成绩单 怎么用R语言 怎么输数据 并对数据进行分析，比如求均值，中位数，方差分析 回归分析
idΜ五ⅶuq药皈dΜ五ⅶpaエбq药皈aエбaエб84466447312011-09-12 19:08:42n┒唬Ф谩udg猢vcjタ┌twx┄容量指样本数，显然为7 中位数是将样本从小到大排列，处于中间的那个样本（样本数为奇数）或
R语言中 关于求一个矩阵的相关系数的问题
analyze-correlate-bivariate-选择变量ok输出的是相关系数矩阵相关系数下面的sig.是显著性检验结果的p值，越接近0越显著。另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**.correl
如何用r语言绘制多变量散点图
给你一些代码，你慢慢研究：install.packages('ggplot2')library(ggplot2)ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fillcol=x1x2),position=&
R语言与统计-3：卡方检验
R语言与统计-1：t检验与秩和检验 R语言与统计-2：方差分析拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有
r语言如何绘制带标准误的线性关系图
r语言绘制带标准误的线性关系图1.打开文件,输入几组具有线性关系的数据。2.用鼠标选中这些数据,点击菜单栏中的“插入”选项。3.在插入菜单中,选择一种散点图。4.右击图表中的散点,在其右键菜单中点击“添加趋势线”选项。5.在出来的页面中，选
在r语言中，哪一项命令用来执行wilcoxon秩和检验
wilcox.test()其中paired参数需要是FALSE（默认值）比如x<-rnorm(10)y<-rnorm(10)wilcox.test(x,y)参看帮助文档 一般根据数据是否符合正态分布，选择合适
R语言与统计-3：卡方检验
R语言与统计-1：t检验与秩和检验 R语言与统计-2：方差分析拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有
r语言lasso回归变量怎么筛选
你可以用EXCEL中的“自动筛选”功能。选中数据第一行，按工具栏中的“数据－筛选－自动筛选”，就会在数据第一行出现下拉框，点中它，从下拉框中选“自定义”，会出现一个对话框，在这个对话框的左边框中选“包含”，右边框中填上“公园”（不要引号），
R语言入门终极作业
以下显示是错误的，因为循环中生成的所有对象p1,p2,p3,p4，除了图标题外，均被赋予了最后一个图的值，这是因为aes用法不对，应该用列名而不是用实际的test[,i], 否则ggplot的对象里记载的数据是环境里的test[,i]列,最
R语言 求向量的模 如何操作呢
向量求模，是数学中常做的操作。有人问R语言是否有函数直接可以求模。用户需要先在这包onion，安装后就可以操作了下面介绍例子## S3 method for class 'onion':Norm(z)## S3 meth
R语言怎么做多因变量的多元线性回归
举个例子：一般人在身高相等的情况下，血压收缩压Y与体重X1和年龄X2有关，抽取13组成年人数据（如下图），构建Y与X1、X2的线性回归关系。1.先创建一个数据框blood： blood<-data.frame( X1
如何用r语言进行双因素方差分析
如果你用的是英文版的 那么流程为Analyze---general linear model---univarite 打开一个对话框将两因素选入自变量框（fixed factors)将因变量选入因变量框(dependent varieble
GSEA基因富集分析R语言版
官方github地址1.安装 library("devtools") install_github("GSEA-MSigDBGSEA_R") 2.查看说明文档 ??GSEA:
在R语言中,只已知2个样本各自的个数,均值,方差,怎么检验差异是否显著？
如果两个样本具有方差齐性，那么做独立样本t检验时，直接套用t检验的公式，计算t值，，查表的自由度为n1+n2-2，然后用函数pt( t value, n1+n2-2)给出p值，小于0.05即为显著。如果方差不齐，需要计算校正后的自由度，方
如何得到r语言中空间面板回归结果如何计算aic
只能说这四个变量都采纳的时候回归系数的显著性检验没有通过，这时还不能就简单的把后三个变量删掉，因为变量之间是有关系的。要继续做变量选择和最优回归，像在R语言是用AIC这个统计量和step（）函数来得到最优回归方程（就是选显著的变量）。看看对
R语言学习DAY04：回归分析
R本身是一门统计语言，主要用于统计分析，前面的语法部分算是基础，接下来开始进入统计模型应用。首先从最常用的回归分析说起。 有关线性回归分析模型的基本假定需要注意：1）关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理；2）关于自变量的：不存在共线性；3
R语言绘制三维散点图
以下是scatterplot3d、Plot3D、rgl包绘制三维散点图的小示例。 【Iris数据集】 scatterplot3d包绘制三维散点图 Plot3D 包绘制三维散点图 rgl包绘制三维散点图 “作图帮”微信公众
基于R语言实现Lasso回归分析
基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤：将数据存成csv格式，逗号分隔在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式加载lars包，先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量，并计算回归系数具体代码如下： 需要注意的地方： 1、