要查找 t 检验的功效，我们可以使用 pwr 包的 pwr.t.test 函数，其中我们可以传递检验类型的参数，例如单样本或双样本，备择假设，例如单侧或双侧，显著性水平，两个样本的差异，以及样本量。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1要查找 R 中 t 检验的功效，请使用以下代码 −library("pwr") pwr.t.test(n=100, d=1, sig.level=0.05, type="two.sample", alternative="two.sided")如果您执行上述代码，它将为双样本 t 检验功效计算生成以下输出 −   n = ... 阅读更多

要通过填充空位置的 NA 来合并两个数据框，我们可以使用 plyr 包的 rbind_fill 函数。例如，如果我们有两个数据框，例如 DF1 和 DF2，它们有一些公共列和一些非公共列，那么我们可以使用以下命令将它们合并 −rbind.fill(DF1,DF2)示例以下代码片段创建了一个示例数据框 −df1

要减小 plotly 条形图的条形宽度，我们可以使用 layout 函数并将 autosize 参数设置为 FALSE。例如，如果我们有一个名为 的数据框，它包含一个分类列 C 和一个数值列 Count，那么可以通过使用以下命令创建条形宽度减小的条形图 −plot_ly(df,x=x,y=y,type="bar")%>%layout(autosize=F)示例以下代码片段创建了一个示例数据框 −x

要将 R 中的表格转换为矩阵，我们可以使用 apply 函数和 as.matrix.noquote 函数。例如，如果我们有一个名为 TABLE 的表格，那么我们可以使用以下命令将其转换为矩阵 −apply(as.matrix.noquote(TABLE),2,as.numeric)示例 1以下代码片段创建了一个数据框 −x1

要创建颜色作为组的散点图，我们可以在 col 参数中将颜色定义为字符。例如，如果我们有两个向量，那么我们可以使用以下命令在 x 和 y 之间创建散点图，其中 x 和 y 值分别为红色和蓝色 −plot(x,y,col=as.character(cut(x,2,labels=c("red","blue"))))示例以下代码片段创建了一个示例数据框 −x

要通过在 R 数据框中显示对应值的平均值来创建滚动平均值列，我们可以使用 ave 函数和 rep 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含一个名为 X 的数值列，那么我们可以使用以下命令为每 5 个值创建一个滚动平均值列 −df$Rolling_M_5

要使用逗号分隔符组合 R 数据框中的两列，我们可以使用 paste 函数和 sep 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框中的两列，例如 X 和 Y，那么我们可以使用以下命令将这两列的值组合到一个新列中，并使用逗号分隔 −df$Combined

协方差是一种数学测量方法，用于量化两个变量之间的共同变化。这意味着它告诉我们正在考虑的两个变量如何一起变化。如果我们有两个向量，并且我们想找到它们之间的协方差，那么我们可以使用以下命令 −cov(“First_Vector”,”Second_Vector”)示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框 −x1

要将 t 检验应用于 R 数据框的每一行，我们可以使用 apply 函数和 t.test 函数。例如，如果我们有一个名为 DF 的数据框，并且我们想将 t 检验应用于 DF 的每一行，那么我们可以使用以下命令 −apply(DF,1,t.test)查看以下示例以了解其工作原理。示例以下代码片段创建了一个示例数据框 −x

单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验用于检查数据集是否遵循某个分布。例如，如果我们有一个名为 X 的向量，并且我们想知道 X 中的值是否服从正态分布，那么我们可以使用以下命令 −ks.test(X,"pnorm")查看以下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 −x1