截尾均值是在排除一小部分最小值和最大值后，对剩余值求平均值得到的均值。如果我们有一个 5% 的截尾均值，这意味着从数据中剔除 2.5% 的最小值和 2.5% 的最大值，然后计算剩余数据的均值。在 R 中，我们可以简单地在 mean 函数内部使用 trim 参数来找到截尾均值。查看下面的示例以了解如何实现。示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框 -x

当我们尝试对因子数据应用数值函数时，会出现错误“Calling var(x) on a factor x is defunct”。例如，如果我们在数据框中有一个因子列，那么对该列应用数值函数会导致上述错误。为了解决这个问题，我们可以使用 as.numeric 函数以及数值函数，如下面的示例所示。示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框 -x

如果 R 数据框中存在缺失值，则可以通过 dplyr 包的 summarise_each 函数找到列值的总和，其中我们可以通过将 na.rm 参数设置为 TRUE 来删除缺失值。由于数据框中将包含组，因此同一个包的 group_by 函数将帮助 summarise_each 函数按组执行求和。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框 -Grp

要创建没有轴但保留绘图框架的基本 R 绘图，我们可以将 axes 参数设置为 FALSE，并将 frame.plot 参数设置为 TRUE。例如，如果我们有一个名为 V 的向量，并且我们想创建一个没有轴但有绘图框架的 V 的绘图，那么我们可以使用以下命令 -plot(V,axes=FALSE,frame.plot=TRUE)查看下面的示例以了解其工作原理。示例考虑以下代码片段 -x

自相关图或 ACF 图显示了随时间变化的数据中的序列相关性。ACF 图可以使用 acf 函数轻松创建。例如，如果我们有一个名为 V 的向量，那么我们可以使用命令 acf(V) 创建其自相关图。如果我们想要提取自相关值，则需要使用以下命令将绘图值保存在一个对象中。这不会创建绘图。Autocorrelation_x

如果我们有频率数据，那么我们首先需要通过重复每个值对应的频率的值来找到总数据或完整数据，然后我们可以对这个完整数据应用 var 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含两列，例如 X 和频率，那么我们可以使用以下命令找到总数据 -Total_data

要查找存储在 R 列表中的所有矩阵的行均值，我们可以使用 sapply 函数以及 rowMeans 函数。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，其中包含一些矩阵，那么可以使用以下命令找到每个矩阵的行均值 -sapply(LIST,rowMeans)查看下面的示例以了解其工作原理。示例以下代码片段创建了矩阵 -M1

如果我们有频率数据，那么我们首先需要通过重复每个值对应的频率的值来找到总数据或完整数据，然后我们可以对这个完整数据应用 median 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含两列，例如 X 和频率，那么我们可以使用以下命令找到总数据 -Total_data

如果我们有多个向量，并且我们想要交替组合向量元素，那么我们可以使用 rbind 函数以及 c 函数。例如，如果我们有三个向量，例如 X、Y 和 Z，如下所示 -X = 1、2、3 Y = 4、5、6 Z = 7、8、9那么，我们可以使用以下命令交替组合这些向量中的元素 -c(rbind(X,Y,Z,)) 示例 1要连接大小相同的向量元素，请将以下代码添加到上述代码片段中 -x1

要查找 t 检验的样本量，我们可以使用 pwr 包的 pwr.t.test 函数，在其中我们可以传递备择假设的参数，例如单侧或双侧、显著性水平、检验功效和两个样本的差异。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1考虑以下查找 t 检验样本量的代码 -library("pwr") pwr.t.test(power=0.80, d=1, sig.level=0.05, alternative="two.sided")输出如果您执行上述给定的代码，它将生成以下双样本 t 检验功效计算的输出 -   n = 16.71472    d = 1 sig.level = 0.05    power = 0.8 alternative ... 阅读更多