Length 150 4.3 7.9 5.8 1.3 5.84 0.828 0.068 0.134 #> 2 Sepal.Width 150 2 4.4 3 0.5 3.06 0.436 0.036 0.07 # Whole data frame #::: iris %>% get_summary_stats(type = "common") #> # A tibble: 4 x 10 #> variable n min max median iqr mean sd se ci #> <chr> <dbl> <dbl>...
data2 = data1 %>% group_by(tillage,env) %>% get_summary_stats(abundance,type="mean_se") # 统计均值与标准误 data2 ## 3.1.3 将TN、TP、TK和Ammonia的显著性标记结果合并为一个数据表 data3 = rbind(dunn_mark$TN.Dunn.mark,dunn_mark$TP.Dunn.mark, dunn_mark$TK.Dunn.mark,dunn_mark$Amm...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 jobsatisfaction %>% group_by(gender, education_level) %>% get_summary_stats(score, type = "mean_sd") 2.3可视化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 bxp <- ggboxplot( jobsatisfaction, x = "gender", y = "score", color...
emmeans::emmeans(fm1, ~AP)emmeans::emmeans(fm1, ~AP|tillage) # 两者交互# env %>% group_by(`tillage`) %>% select(pH) %>% rstatix::get_summary_stats() %>% data.frame() 图29|估计边际均值结果,emmeans(fm1, ~tillage)。估计边际均值结果中的emmean列表示固定因子变量各水平以及固定...
get_comparisons(): 创建需要比较的组; get_pvalue_position: 使用ggplot2添加p值时可自动计算添加坐标 增强R中的ANOVA factorial_design(): 建立因子化的设计,方便使用car::Anova()进行分析,对于重复测量Anova非常有帮助; anova_summary(): 提取美观的Anova检验的结果,包括从car:Anova()或者stats:aov()中,主要...
MARGIN=1表示行,2表示列;STATS统计量,如apply(x,MARGIN=1,mean),FUN函数运算默认为减法,“/”除法y.vector<-with(data,get(yval))——表示在data数据框中读取列名称为yval的向量。 with(<data>,<colname|func>)——提取数据框中的某些参数做运算,对于数据框运算很方便...
R基础包自带summary()函数用于获取描述性统计量,我们调用自带的车辆路试数据集mtcars进行下面相应的展示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 > myvars <- c('mpg', 'hp', 'wt') > summary(mtcars[myvars]) mpg hp wt Min. :10.40 Min. : 52.0 Min. :1.513 1st Qu.:15.43 1st Qu...
Simulation Summary---Model type: SIRNo. runs: 1No. time steps: 500No. groups: 1 Model Parameters---inf.prob = 0.2act.rate = 1rec.rate = 0.05a.rate = 0.01052632ds.rate = 0.01di.rate = 0.0125dr.rate = 0.01 Model Output---Variables: s.num i.num r.num si.flow ir...
dataDir <-system.file("extdata",package="flowWorkspaceData")suppressMessages(gs <-load_gs(list.files(dataDir, pattern ="gs_manual",full =TRUE)))# get stats all nodesdt <- gs_pop_get_stats(gs)#default is"count"nodes <- c("CD4","CD8")gs_pop_...
sweep(x,2,apply(x,MARGIN=1,mean),FUN)——对数组或者矩阵进行运算。 MARGIN=1表示行,2表示列;STATS统计量,如apply(x,MARGIN=1,mean),FUN函数运算默认为减法,“/”除法 y.vector<-with(data,get(yval))——表示在data数据框中读取列名称为yval的向量。