运行上面的代码,一个带随机截距的增长混合模型就拟合好了,我们看结果: summarytable(gmm1, gmm2, gmm3) 可以看到随机截距增长混合模型输出和和潜增长模型的差别就在于多了一个随机效应的方差协方差矩阵,在我们的结果中,类别2的截距方差为0.306,类别1的截距方差为0.306*1.12=0.343 以上就是随机截距增长混合模型。
Max. :18.000 Max. :59.00 Max. :51.00 ##上面过程可以用下面的代码实现summary(Veg[,c("R","ROCK","LITTER")])summary(Veg[,c(5,6,7)]) table函数 Deer<-read.table(file="Deer.txt",header=TRUE)names(Deer)str(Deer) image.png table统计每个项目的观察值数目 table(Deer$Farm) table(Deer$Sex...
) sss } TABLE1 = summarystat_multi(mydata); adjustdata <- function(data) { data<-cbind(rownames(data),data) } a<-adjustdata(t(TABLE1)) write.table(a,"TABLE1.csv",row.names=F,col.names=T,sep=",") 结果1 输出结果与原文存在一定差异。 示例2 stat.desc(y.ret) stat.desc(y.ret...
tbl_summary(table1_data, by = trt) %>% add_p()# 添加p值 按照默认的形式,p值是通过Wilcoxon rank sum test 和Pearson's Chi-squared test计算得出(见表格的注脚部分)。 关于tbl_summary()函数的详细内容,可以参考R自带的帮助系统?tbl_summary。 3. 制作logistic回归结果的表格 接下来,构建一个logistic...
如果希望将输出以图表数据格式复制并粘贴到 Excel 或 PowerPoint 中,可以选择返回数据帧。 若要如此操作,请指定return = "table",这样函数将返回数据帧输出至控制台。 R # Returns a summary tablesq_data %>% keymetrics_scan(hrvar ="Organization",return="table") ...
is.table(tab7) # Test if object is table # [1] TRUEBoth applications return the same result: The data object tab7 that we have created in Example 8 has the table class.Video, Further Resources & SummaryIn case you need further explanations on the examples of this tutorial, you might ...
read.csv()函数是 R 的基础函数,功能强大,但对于文件的要求较为严格,比如:文件必须是 CSV 格式(用逗号分隔的数据);文件的分隔符必须是逗号(,),否则需要用read.table()并手动指定 sep 参数。 如果需要读取不同类型的文件(例如,分隔符不是逗号的文件、.xlsx 文件或其他文本格式),可以使用tidyverse包提供的功能,...
https://economics.stackexchange.com/questions/11774/outputting-regressions-as-table-in-python-similar-to-outreg-in-stata star.cutoffs = c(0.05, 0.01, 0.001), 注意默认一颗星是p < 0.1 import pandas as pd import statsmodels.formula.api as smf from statsmodels.iolib.summary2 import summary_col x...
生成模型后,你可以使用 summary 函数来检查模型,并查看系数。 R 复制 summary(logitObj); 结果 R 复制 *Logistic Regression Results for: tipped ~ passenger_count + trip_distance + trip_time_in_secs +* direct_distance* *Data: featureDataSource (RxSqlServerData Data Source)* *Dependent variab...
在进行 Logistic 回归分析之前,我们需要先进行数据探索。可以使用summary()函数进行描述性统计: # 描述性统计summary(data)# 可视化年龄与患病情况的关系ggplot(data,aes(x=age,fill=as.factor(disease)))+geom_histogram(binwidth=5,position="dodge")+labs(x="年龄",y="患者数量",fill="患病情况")+theme_mi...