1．首先，我们打开一个excel文档并选择数据进行演示，如下图所示。2．选择要分析的数据后，点击“插入”，选择“散点图”，选择散点图类型。3．在选项框中，选择趋势线“linear”，勾选“showformula”和“showRsquaredvalue”，点击“close”。4．此时，从图中可以看出，线性相关系数R的平方为0．9924...
3.在选项框中,选择趋势线“linear”,勾选“showformula”和“showRsquaredanswervalue”,点击“close”。 4.此时,从图中可以看出,线性相关系数R的平方为0.9924,然后开方得到答案的相对数,如图所示,相关系数为0.996。 展开回答 00分享举报您可能感兴趣的内容广告 虎课网excel办公教程 Excel新手变高手只需7天 excel...
newdata <- dcast(md, formula, fun.aggregate) 其中的md为已融合的数据,formula描述了想要的最后结果,而fun.aggregate是(可选的)数据整合函数。其接受的公式形如: rowvar1 + rowvar2 + ... ~ colvar1 + colvar2 + ... 在这一公式中,rowvar1 + rowvar2 + ...定义了要划掉的变量集合,以确定各...
在https://staff.math.su.se/esbj/GLMbook/mccase.txt链接中下载得到的原始数据没有变量名称,并且很难分清各变量对应的数据,所以在数据分析之前需要先进行数据预处理,首先利用excel软件将txt文件转化为csv文件并添加上变量名称,本次对变量名进行了一些改动,使其更加直观,将文件命名为casestudy1.csv,各列数据如下...
这里主要涉及到三点,1. 如何创建变量并赋值;2. 如何生成正态分布的数据; 3. 如何保留小数位数/保留为整数。 R中一般用<-或=来创建变量与赋值,符号左边为要创建的变量的名称,右边是具体的值。 生成正态分布数据的函数为rnorm(),保留小数位数的函数为round(). ...
formula:形如x ~ y,x为行标签,y为列标签 fun.aggregate:聚合函数,对value值进行处理 margins:是否加上边际值 subset:对结果进行条件筛选 drop:是否保留缺失值 value.var:后面跟要处理的字段 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 需求描述
结局在数据集的第二列,我想比较只有age、sex的模型1和有age、sex、education的模型2,在设定预测风险值0.5为类别划分标准时两个模型的分类表现。在拟合好model1和model2后我可以写出如下代码: model1<- glm(formula = `outcome(AMD)` ~Age +Sex, family = binomial("logit"), data = Data) ...
subset:选取满足一些特定值的数据,相当于Excel透视表的筛选。例如, subset =.(variable ==“length”) fill:用于填充结构缺失的值,默认为将fun.aggregate应用于0长度向量的值 value:value列的名称 参数formula的格式是: rowvar1 + rowvar2 +... ~ colvar1 + colvar2 +... ...
rg_pvalue = lrt.asreml(mod1,mod2,boundary = TRUE)rp = vpredict(mod1,rp ~ (V2+V6)/sqrt(...
输出结果到excel **brules.table**(CARTmodel2)[,**c**("Subrule","Variable","Value")] 变量重要程度 随机森林 变量重要程度 **importance**(rf) **plot**(d,center=TRUE,leaflab= 混淆矩阵 ###准确率 **sum**(**diag**(tab))/**sum**(tab) ## [1] 0.8163265...