【R语言实践教程】第三十九讲:基于R实现区组随机分组 区组随机化分组就是事先规定区组长度,根据受试者进入研究的顺序,将受试者划分为多个长度相等的区组,然后在每一个区组内完成随机分组。区组随机的优点在于弥补了完全随机化分组的缺陷,尽可能地...
实例1:随机选择N行 sample_n函数从数据框(或表)中随机选择行。 函数的第二个参数告诉R要选择的行数。 1sample_n(mydata,3) 1. 实例2:随机选择总行的N% sample_frac函数随机返回N%的行。 在下面的例子中,它随机返回10%的行。 1sample_frac(mydata,0.1) 1. 实例3:基于所有变量(完整行)删除重复行 dis...
与单变量类似,做双变量的复式条形图也是 barplot()函数, 在作条形图之前,需要先对数据进行分组。 以上面的“是否吸烟与学习时间”分类数据为例,作条形图。 par(mfrow=c(1,3)) table(smoke,study) barplot(table(smoke,study))#以study为分类变量作条形图 barplot(table(study,smoke))#以smoke为分类变量作条形...
,prob=1:100)#从1:100中不等概率随机抽样, #各数目抽到的概率与1:100成比例实践2: 一些简单运算 pi *10^2 #能够用?”*”来看基本算术运算方法, pi...字实践3:关于R对象的类型等 这里写代码片x=pi*10^2 class(x) #x的class typeof(x) #x的type class(cars)#cars是一个R中自带的数据typeof ...
3. 分组和排序 使用`group_by()`和`summarise()`函数(需要加载`dplyr`包)对数据进行分组和汇总。使用`sort()`或`order()`函数对数据进行排序。 4. 相关性分析 使用`cor()`函数计算两个变量之间的相关系数,使用`cortest.test()`函数进行相关性检验。还可以使用`pairs()`函数绘制散点图矩阵以直观地展示多个...
大数据应用人才培养系列教材 R语言 大数据应用人才培养系列教材 第七章数据变换 7.1数据清洗7.2数据选择7.3数据集成习题 7.1数据清洗 缺失值处理 第七章数据变换 对于缺失数据通常有三种方法：方法1：当缺失数据较少时直接删除相应样本方法2：对缺失数据进行插补方法3：使用对缺失数据不敏感的分析方法，如决策树。7...
(3)分组变量为无序分类变量或有序分类变量,而指标变量为有序分类变量。 R语言里提供了许多可以进行非参数假设检验的函数,这里我们主要介绍三个常用的函数,分别为Wilcox检验,Kruskal-Wallis检验和Friedman M检验。 Wilcox检验,也称之为Mann-Whiney U检...
通过library(rattle)载入这个包，并通过rattle函数调出Rattle界面••>library(rattle)>rattle()4 安装Rattle Rattle初始界面 5 使用Rattle功能 (1)Data为选择数据源，输入数据。(2)Explore为执行数据探索，理解数据分布情况。(3)Test提供各种统计检验。(4)Transform可以变换数据的形式。(5)...
- groups:分组变量,可根据该变量对数据进行分组绘制不同颜色的密度图。 - ...:其他参数,如颜色、线型等。 ``` 三、示例演示 下面通过一个示例演示 densityplot 函数的基本用法: 我们生成一组服从正态分布的随机数据,并将其存储在 data.frame 中。 ```R set.seed(123) df <- data.frame(x = rnorm(100...
## 根据分组type估计KM生存曲线 my.surv <- surv(os_months,os_status=""> kmfit3 <-> summary(kmfit3) plot(kmfit3,col = rainbow(4)) ##由图中可以看到甲基化数据分成的4个组,生存率差异还是蛮大的 ##用图形方法检验PH假设 plot(kmfit3,fun=’cloglog’,col = rainbow(4)) # 检验显著性 su...