一般线性模型并不假设所考虑的变量服从正态分布，因此，我们可以使用其他概率分布来创建一般线性模型。我们实际上应该说，如果数据不服从正态分布，那么我们可以使用一般线性模型尝试不同的分布，并检查模型是否合适。p 值在选择最佳模型中起着重要作用，我们可能希望将它们从模型对象中提取出来。这可以通过使用 coef 函数来完成。示例考虑以下数据框 -  在线演示> set.seed(123) > var1 var2 var3 ... 阅读更多

向量可以包含递增或递减的数值，或者它们也可以是随机的，这意味着较高的数值可能出现在较低的数值之后，之后又跟着较高的数值。向量元素递增排列的一个例子是 1, 2, 3，而相反的是递减排列。我们可以通过检查向量所有值的差是否大于或等于零来检查向量是否按递增顺序或递减顺序排列，这可以通过使用 diff ... 阅读更多

有时我们想在绘图上放置一个垂直矩形，该矩形与其余绘图区域相比具有不同的颜色。此垂直矩形是根据 x 轴的条件值创建的，并根据数据的特性表示枢轴区域或不重要区域。这些 x 变量的值被放置为绘图上的垂直线，这些线之间的区域被着色。这可以通过使用 geom_rect 函数来完成。示例考虑以下数据框 -  在线演示> x y df df输出   x y 1 2 9 2 3 7 3 ... 阅读更多

使用 plot 函数创建的任何绘图都不会显示带有网格线的绘图。另一方面，如果我们使用 ggplot2 包创建绘图，则绘图将具有网格线。因此，如果我们希望在绘图上显示网格线，那么我们应该使用 ggplot2 包创建绘图，或者可以使用命令 grid() 在 plot 函数创建的绘图上添加网格线。示例使用 plot 函数创建直方图 - > hist(rnorm(100))输出向以上绘图添加网格线 - > grid()输出

当我们创建直方图并将其保存在一个对象名称中时，我们可以通过调用该对象来提取频率作为中间值或断点的计数。我们可以认为通过该对象获得的中间值或断点是针对其在直方图上绘制频率的实际值。示例> x1 直方图1 直方图1输出$breaks [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 $counts [1] 45 82 150 156 172 142 113 62 43 20 9 5 1 $density [1] 0.045 0.082 0.150 0.156 0.172 0.142 0.113 0.062 0.043 0.020 ... 阅读更多

当我们创建绘图时，它会显示创建绘图的函数传递的值，但我们可能希望显示其他一些值，以便通过绘图提供一些信息，而这些信息可以是一条水平线作为阈值，或者我们也可以称之为截止值。这可以通过使用 ggplot2 包的 geom_hline 函数来完成。示例考虑以下数据框 - > x y df df输出     x     y 1 0.27810573 2.6545571 2 1.39185082 3.4845292 3 -0.19068920 1.7043852 4 1.00791317 1.4324814 5 -1.74964913 1.7996093 6 -0.13123079 2.5004350 ... 阅读更多

每个月都有共同的日期，除了少数月份，例如 2 月没有 30 或 31 天，甚至在某些年份没有 29 天，有些月份包含 30 天，而有些月份包含 31 天。因此，查找日期（例如第一天、中间日期或最后一天）并非易事，但可以使用 base R 中的 seq 函数来完成。示例  在线演示> seq(as.Date("2020-01-01"), length=12, by="1 month")输出[1] "2020-01-01" "2020-02-01" "2020-03-01" "2020-04-01" "2020-05-01" [6] "2020-06-01" "2020-07-01" "2020-08-01" "2020-09-01" "2020-10-01" [11] "2020-11-01" "2020-12-01"示例  在线演示> seq(as.Date("2020-01-01"), length=36, by="1 month") 输出[1] "2020-01-01" "2020-02-01" "2020-03-01" "2020-04-01" "2020-05-01" [6] ... 阅读更多

字符串向量可以包含任何值，包括空格。有时会读取带有空格的字符串向量，我们想分割向量然后提取一些值。例如，如果一个字符串包含“ABC 123”，那么我们可能想要提取数字 123 以便将其用于分析。如果字符串向量包含大小相等的字符串，则可以使用 substr 函数轻松完成此操作。示例> x1 x1 [1] "1 00" "1 01" "1 02" "1 03" "1 03" "1 04" > Numeric_Last_two_x1 Numeric_Last_two_x1 [1] "00" "01" "02" "03" ... 阅读更多

通常，我们在因子列中具有重复值，这意味着因子列具有许多级别，并且这些级别中的每一个都出现许多次。在这种情况下，如果我们有一个频率列，那么我们希望根据因子列的值找到该频率的总和，这可以通过使用 aggregate 函数来完成。示例  在线演示考虑以下数据框 - > set.seed(109) > Class Frequency df1 df1输出   Class Frequency 1   E     9 2   D     5 3   B     10 ... 阅读更多

同一个物体或物品可能有多种计量单位。例如，重量可以用毫克、克、千克、吨、盎司、磅等单位来衡量。现在假设我们有两个变量，它们都属于同一个计量单位，例如可口可乐罐的重量和苹果汁的重量，如果这两个变量的重量单位不同，例如一个用克表示，另一个用盎司表示，那么我们可能需要将其中一个单位进行转换。这将有助于我们轻松比较这两个变量，而不会造成计量单位冲突。因此，我们……阅读更多