AI代码解释 # 如果你还没有安装这些包,请使用install.packages("package_name")命令。library(lme4)# 用于多层次模型library(tidyverse)# 用于数据处理和绘图 导入数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 head(Edu) 数据处理 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mutate(学校=fact...
加载必要的软件包 # 如果你还没有安装这些包,请使用install.packages("package_name")命令。 library(lme4) # 用于多层次模型 library(tidyverse) # 用于数据处理和绘图 导入数据 head(Edu) 数据处理 mutate(学校 = factor(学校), 性别= if_else(性别 == 0, "girl", "boy"), 性别= factor(性别, levels...
# 如果你还没有安装这些包,请使用install.packages("package_name")命令。library(lme4) # 用于多层次模型library(tidyverse) # 用于数据处理和绘图 导入数据 head(Edu) 数据处理 mutate(学校 = factor(学校),性别 = if_else(性别 == 0, "girl", "boy"),性别 = factor(性别, levels = c("girl", "b...
# 如果你还没有安装这些包,请使用install.packages("package_name")命令。 library(lme4) # 用于多层次模型 library(tidyverse) # 用于数据处理和绘图 导入数据 head(Edu) 数据处理 mutate(学校 = factor(学校), 性别= if_else(性别 == 0, "girl", "boy"), 性别= factor(性别, levels = c("girl", ...
# 如果你还没有安装这些包,请使用install.packages("package_name")命令。 library(lme4) # 用于多层次模型 library(tidyverse) # 用于数据处理和绘图 1. 2. 3. 导入数据 head(Edu) 1. 数据处理 mutate(学校 = factor(学校), 性别= if_else(性别 == 0, "girl", "boy"), ...
# 如果你还没有安装这些包,请使用install.packages("package_name")命令。library(lme4) # 用于多层次模型library(tidyverse) # 用于数据处理和绘图 导入数据 head(Edu) 数据处理 mutate(学校 = factor(学校), 性别= if_else(性别 ==0,"girl","boy"), ...
Multiple Linear Regression in R: Tutorial With Examples Introduction to Non-Linear Models and Insights Using R R Courses 4 hr 2.8M Course Intermediate R 6 hr 619.5K Continue your journey to becoming an R ninja by learning about conditional statements, loops, and vector functions. ...
R语言 profile.glm 位于stats 包(package)。 说明 研究"glm" 类拟合模型的剖面对数似然函数。 用法 ## S3 method for class 'glm' profile(fitted, which = 1:p, alpha = 0.01, maxsteps = 10, del = zmax/5, trace = FALSE, test = c("LRT", "Rao"), ...) 参数 fitted 原始拟合模型对象...
R语言 anova.glm 位于stats 包(package)。 说明 计算一个或多个广义线性模型拟合的偏差表分析。 用法 ## S3 method for class 'glm' anova(object, ..., dispersion = NULL, test = NULL) 参数 object , ... 类glm 的对象,通常是调用 glm 的结果,或者 "glmlist" 方法的 objects 列表。 dispersion...
glmpathcr: An R Package for Ordinal Response Prediction in High-dimensional Data SettingsKellie Archer