W = 0.99008, p-value = 0.6708 #因为p-value值显著大于0.05,所以结果来自正态分布 #Kolmogorov-Smirnov检验结果 One-sample Kolmogorov-Smirnov test data: bzh D = 0.07299, p-value = 0.6611 alternative hypothesis: two-sided # 因为p-value值远大于0.05,所以结果来自正态分布 Warning message: In ks.test...
data: mytable X-squared = 13.055, df = 2, p-value = 0.001463 > mytable <- xtabs(~Improved+Sex, data = Arthritis) > chisq.test(mytable) Pearson's Chi-squared test data: mytable X-squared = 4.8407, df = 2, p-value = 0.08889 Warning message: In chisq.test(mytable) : Chi-squar...
Call: rxSummary(formula = ~., data = RxSqlServerData(sqlQuery = sampleQuery, connectionString = connStr), computeContext = cc) Summary Statistics Results for: ~. Data: RxSqlServerData(sqlQuery = sampleQuery, connectionString = connStr) (RxSqlServerData Data Source) Number of valid observation...
caret::confusionMatrix(test_df$children, pred) ## Confusion Matrix and Statistics ## ## Reference ## Prediction children none ## children 496 1366 ## none 194 20494 ## ## Accuracy : 0.9308 ## 95% CI : (0.9274, 0.9341) ## No Information Rate : 0.9694 ## P-Value [Acc > NIR] : ...
Bartlett's K-squared = 1.593, df = 2, p-value = 0.4509 #方差一致性检验没有明显差异 #方差分析,在95%置信度下有明显差异 > aov.model=aov(零件强度~工厂,data=工厂零件检测数据) > summary(aov.model) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ...
1.从xts转换为带有year and value列的数据框。这样就可以进行年度总结和绘制。 df_t <- data.frame(year = factor(year(index(data_xts))), value = coredata(data_xts)) colnames(df_t) <- c( "year", "value") 2.摘要统计信息,用于存储为数据框列的数据。
## Value of test-statistic is: -2.0274 1.5177 2.255 ## ## Critical values for test statistics: ## 1pct 5pct 10pct ## tau3 -3.99 -3.43 -3.13 ## phi2 6.22 4.75 4.07 ## phi3 8.43 6.49 5.47 PPI数据 ## Augmented Dickey-Fuller Test ...
这时,就需要用到我们今天要讲的综合判别改善指数IDI,净重分类指数NRI指标。 Two new metrics, the integrated discrimination improvement (IDI) and net reclassification improvement (NRI), have been rapidly adopted to quantify the added value of a biomarker to an existing test. ...
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pvalue <- 2*(1-pnorm(u)) pvalue 四、普通四格表代码实现 1、案例1 Example13_2 <- read.table ("example13_2.csv", header=TRUE, sep=",") attach(Example13_2) mytable <- xtabs(~a + b) library(gmodels) CrossTable(a, b)