载入需要的程辑包:mvtnorm 载入需要的程辑包:survival 载入需要的程辑包:TH.data 载入需要的程辑包:MASS 载入程辑包:‘MASS’ The following object is masked _by_ ‘.GlobalEnv’: UScrime 载入程辑包:‘TH.data’ The following object is masked from ‘package:MASS’: geyser > set.seed(1234) > l...
需要注意的是,R中有两个平滑曲线拟合函数:lowess()函数和loess()函数。loess()函数是基于lowess()函数表达式版本的更新和更强大的拟合函数。由于这两个函数默认值不同,使用时需要加倍小心。 此外,car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能,以下实例做了一个演示。 library(car) scatterplot(mpg ~ wt |...
library(VennDiagram) ## 载入需要的程辑包:grid ## 载入需要的程辑包:futile.logger s1 <- list(set1 = set1, set2 = set2) v1 <- venn.diagram(x = s1, filename = NULL) cowplot::plot_grid(v1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 你如果直接这样写,就会自动保存文件到本地: venn.d...
在本节中我们除了使用基础安装中的函数,还将连带使用vcd包和gmodels包中的函数。 本节使用的数据时来自包vcd中的Arthritis数据集,这是一个关于风湿性关节炎新疗法的双盲实验结果 > library(vcd) 载入需要的程辑包:grid Warning message: 程辑包'vcd’是用R版本3.6.1 来建造的 > head(Arthritis) ID Treatment ...
载入需要的程辑包:grid >plot(rules_lift,method="graph")#绘制关联图形 圆圈的大小表示规则的支持度(0.006-0.019),圆圈越大表示支持度越大;圆圈的颜色表示规则的提升度(2.211-13.191),颜色由黄色到粉色表示提升度由小到大;箭头方向表示从lhs => rhs。
## 载入需要的程辑包:grid ## 载入需要的程辑包:latticeExtra ## 载入需要的程辑包:multcomp ## 载入需要的程辑包:mvtnorm ## 载入需要的程辑包:survival ## 载入需要的程辑包:TH.data ## 载入需要的程辑包:MASS ## ## 载入程辑包:'TH.data' ...
首先我们需要载入数据,并查看数据的基本信息 [python]view plain copy 1. install.packages('vcd') #安装vcd包,其中有可以利用的数据Arthritis 2. library(vcd) 3. 4. 载入需要的程辑包:grid 5. > head(Arthritis)### 6. ID Treatment Sex Age Improved 7. 1 57 Treated Male 27 Some 8...
频数表在统计学中是一个非常基本并且重要的概念,我们这里就来讲解它的基本用法。 首先我们需要载入数据,并查看数据的基本信息 install.packages('vcd')#安装vcd包,其中有可以利用的数据Arthritis library(vcd) 载入需要的程辑包:grid > head(Arthritis)### ID Treatment Sex Age Improved 157 Treated Male27 Some ...
载入需要的程辑包:grid 载入需要的程辑包:latticeExtra 载入需要的程辑包:RColorBrewer 载入需要的程辑包:gridExtra>ancova(weight~gesttime+dose,data=litter)AnalysisofVarianceTableResponse:weightDfSumSqMeanSqFvaluePr(>F)gesttime1134.30134.3048.04930.005971**dose3137.1245.7082.73940.049883*Residuals691151.2716.6...
载入需要的程辑包:lattice 载入需要的程辑包:grid > dat <- iris[, c(1,2,5)] > dat$Species <- factor(ifelse(dat$Species =="setosa","rare","common")) > table(dat$Species) common rare 10050 ># 进行类失衡处理 ># perc.over=600:表示少数样本数=50+50*600%=350 ...