要查找回归模型的残差自由度，我们可以使用函数 df.residual 以及模型对象。例如，如果我们有一个存储在名为 Model 的对象中的回归模型，那么可以使用以下命令找到该模型的残差自由度：df.residual(Model)示例 1以下代码片段创建了一个样本数据框：x1

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（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等参数。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1要在 R 中查找 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样本数据框：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 df 的数据框，其中包含一个分类列 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样本数据框：x

要在 R 中将表格转换为矩阵，我们可以使用 apply 函数以及 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

要创建以颜色作为分组的散点图，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创建 x 和 y 之间的散点图，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样本数据框：x

要通过在 R 数据框中显示对应值的均值来创建一个滚动均值列，我们可以使用 ave 函数以及 rep 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个数值列，例如 X，那么我们可以使用以下命令为每 5 个值创建一个滚动均值列：df$Rolling_M_5

要使用逗号分隔符合并 R 数据框中的两列，我们可以使用 paste 函数以及 sep 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框中包含两列，例如 X 和 Y，那么我们可以使用以下命令将这两列的值合并到一个新列中，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。也就是说，它告诉我们所考虑的两个变量如何共同变化。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样本数据框：x1

要在 R 数据框的每一行上应用 t 检验，我们可以使用 apply 函数以及 t.test 函数。例如，如果我们有一个名为 DF 的数据框，并且我们想在 DF 的每一行上应用 t 检验，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样本数据框：x