第三步:执行卡方检验 接下来,我们需要使用卡方检验来检查“性别”和“是否喜欢某种饮料”之间的关系。我们将使用chisq.test()函数来完成这一操作。为了能够进行卡方检验,我们需要将数据转换为列联表(contingency table)。 # 创建列联表table_data<-xtabs(计数~性别+喜欢饮料,data=data)# 执行卡方检验chisq_result...
c: 两个类型变量独立吗? 以下为可选置换检验的coin函数: 函数格式: function_name(formula, data, distribution = ) 其中: a: formula描述待检验变量间的关系,而且类别型变量和序数变量必须分别转化为因子和有序因子 b: data是一个数据框,而且必须得是数据框 c: distribution指定经验分布在零假设条件下的形式,...
t.test(x,y,alternative=c('two.sided','less','greater'),var.equal=FALSE)——单个正态总体均值μ或者两个正态总体均值差μ1-μ2的区间估计;alternative表示备择假设:two.side(默认)是双边检验,less表示H1:μ<μ0,greater表示H1:μ>μ0的单边检验(μ0表示原假设);当var.equal=TRUE时,则是双样本方差...
t.test(x,y,alternative=c("two.sided","less","greater"),var.equal=FALSE)——单个正态总体均值μ或者两个正态总体均值差μ1-μ2的区间估计;alternative表示备择假设:two.side(默认)是双边检验,less表示H1:μ<μ0,greater表示H1:μ>μ0的单边检验(μ0表示原假设);当var.equal=TRUE时,则是双样本方差...
注:attach()和detach()均是在默认变量搜索路径表中由前向后找到第一个符合变量名称,因此之前若存在重名变量,有可能会出现问题!!! 数据处理 输入输出(读入输出数据、文件) assign("x",c(1,2,3)) 和x <- c(1,2,3) 和 c(1,2,3)->x ——向量赋值 read.table("infantry.txt", sep="\t", head...
注:attach()和detach()均是在默认变量搜索路径表中由前向后找到第一个符合变量名称,因此之前若存在重名变量,有可能会出现问题!!! 数据处理 输入输出(读入输出数据、文件) assign("x",c(1,2,3))和x <- c(1,2,3)和c(1,2,3)->x ——向量赋值 ...
longrma$time <- factor(longrma$time,levels = c("before","middle","after")) longrma$group <- factor(longrma$group,levels = c("control","treatment")) longrma[sample(nrow(longrma),5,replace=F),] 结果2: idgrouptim...
非参数检验(卡方检验),参数检验(F检验,T检验,Z检验),方差分析(ANOVA) 非参数检验与参数检验区别:主要差异在于,非参数检验不需要假定总体分布形式,直接对数据的分布进行检验。由于不涉及总体分布的参数,故名「非参数」检验。比如,卡方检验。而参数检验一般需要正太性(符合正太分布)、方差齐次等假设,并已知总体均值,...
chisq.test(x,correct=FALSE)——卡方检验,x为矩阵,dim(x)=c(2,2),对于大样本(频数大于5) fisher.test()——单元频数小于5,列联表为2*2 相关性检验(原假设H0:X与Y相互独立) cor.test(x,y,method=c("pearson","kendall","spearman"))——相关性检验,观察p-value小于0.05则相关。method选择相关性检...
2.模型建好之后利用predict函数,对剩余500个样本进行预测,比较残差值; 3.如果预测准确,说明模型可以,否则就需要调整模型。 56P 方差分析(一) analysis of variance,简称为ANOVA,也称为“变异数分析”,用于两个即两个以上样本均数差别的显著性检验。从广义上,方差分析也属于回归分析的一种。只不过线性回归的因变量一...