prop.table(table(<data_var_1>, <data_var_2>),<int>)——比较两个data_var所占百分比,<int>填1位按行百分计算,2为列计算 margin.table( table(),<int> )——计算列联表的边际频数(边际求和),<int>=1为按列变量 addmargin.table(table(),<int> )——计算列联表的边际频数(边际求和)并求和,<...
prop.table(table( <data_var_1>, <data_var_2>) ,<int> )——比较 两个data _var所占百分比,<int>填1位按行百分计算,2为列计算 margin.table( table(),<int> )——计算列联表的边际频数(边际求和),<int>=1为按列变量 addmargin.table( table(),<int> )—— 计算列联表的边际频数(边际求和...
x<-c(rep(1,times=5),rep(2,times=3),rep(3,times=4),rep(4,times=2));x #或者省略 times=,如下面 的形式 x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x 要点:rep()的使用方法。rep(a,b)即将 a 重复 b 次 n <- 5; H<-array(0,dim=c(n,n)) for (i in 1:n){for...
prop.table(table(<data_var_1>, <data_var_2>),<int>)——比较两个data_var所占百分比,<int>填1位按行百分计算,2为列计算 margin.table( table(),<int> )——计算列联表的边际频数(边际求和),<int>=1为按列变量 addmargin.table(table(),<int>)——计算列联表的边际频数(边际求和)并求和,<in...
这个公式是一个比值。一个普通的比喻是,t值为信噪比。 配对t检验除了自由度有所差异,其实本身也差不多。 上述公式本质:分子都是均值,分母都是方差(均值的方差)。所以和z score本质也一样。 1)根据待检验的实验,计算出t值 2)根据t值查表获取p值,借此判断是否有统计学上的差异(不过通常做法是根据想要的p值【...
在R中,要根据条件从多个列中减去值,可以使用逻辑运算符与条件语句结合,例如使用ifelse()函数。 假设我们有一个数据框df,其中包含三个列A、B和C。我们希望根据条件减去A列和B列的值,可以按照以下步骤操作: 首先,使用逻辑运算符创建一个条件向量。假设我们的条件是C列的值大于10,可以使用以下代码创建条件向量cond...
本章将从4个方面展开:(1)描述性统计,介绍适合描述不同数据的统计量、统计图、列联表;(2)参数估计,主要介绍点估计与区间估计,包括用Bootstrap法估计置信区间,以及常用的参数估计方法(最小二乘估计、最大似然估计);(3)假设检验,介绍假设检验原理,基于理论的假设检验(以方差分析、卡方检验为例,并用整洁的rstati...
当列联表较大时,Fisher 计算量很大,可以使用卡方检验替代。 代码语言:javascript 复制 chisq.test(TeaTasting) #> Warning in chisq.test(TeaTasting): Chi-squared approximation may be incorrect #> #> Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction #> #> data: TeaTasting #> X-squared...
var.test(x,y, ratio=1, alternative=c("two.sided","less","greater"), conf.level=0.95, ...) 3. prop.test(x,n, p=NULL, alternative=c("two.sided","less","greater"), conf.level=0.95, correct=TRUE) 三、非参数统计 1. 列联表分析使用卡方检验函数进行,需要事先把数据转化为矩阵形式,...
各种方差分析公式写法:公式右边的自变量顺序很重要,特别是存在协变量或者非平衡设置时候,要注意顺序 单因素ANOVA:y~A 含单个协变量的单因素ANOVA:y~x+A 双因素ANOVA:y~A*B 含两个协变量的双因素ANCOVA:y~x1+x2+A*B 随机化区组:y~B+A(B是区组因子) ...