概率分布是一种分布类型，它为数据集中每个值赋予特定的概率。例如，如果我们有一个变量 X，它包含三个值 1、2 和 3，并且每个值出现的概率分别定义为 0.25、0.50 和 0.25，那么给出 X 中每个值出现概率的函数称为概率分布。在 R 中，如果我们为每个值预定义了概率，或者使用已知分布（例如…）阅读更多

如果我们想基于多个数值列创建数据框的子集，我们可以遵循以下步骤：创建数据框。使用 dplyr 包的 filter 函数对数据框进行子集化。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： Live Demox1

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。如果数值列对于分组列中的特定类别大于某个值，要对数据框进行子集化，我们需要遵循以下步骤：创建数据框。使用 dplyr 包的 filter 函数对数据框进行子集化。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： Live Demox

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。如果找到提供的分组值之一，这意味着如果分类变量的任何值存在于分类列中，我们想要进行子集化，并且如果我们想包含数值列以使其大于某个值，则我们需要遵循以下步骤：创建数据框。如果分类变量的任何提供的值存在并且数值列值大于…阅读更多

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。如果找到提供的分组值之一，这意味着如果分类变量的任何值存在于分类列中，我们想要进行子集化，为此，我们可以遵循以下步骤：创建数据框。如果分类变量的任何提供的值存在，则对数据框进行子集化。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： Live Demox

有序变量是一种分类变量，它具有自然顺序。例如，有序变量可以是工资水平，用低、中、高类别定义，这里我们有三个类别，但这些类别之间存在自然顺序，因为低工资总是小于中等工资，中等工资总是小于高工资。要在 R 中创建有序变量，我们可以在创建变量时使用 factor 函数以及 order 参数。按照以下步骤在 R 中创建有序变量：使用 factor 函数创建一个分类列，其中…阅读更多

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。要使用 dplyr 包排除一列对数据框进行子集化，我们可以遵循以下步骤：创建数据框。同时使用 dplyr 包的 filter 函数基于数值和分类列对数据框进行子集化。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： Live DemoLevel

如果我们想创建一个带有两个图例的散点图，那么我们必须有两个分类或因子列。这可以通过以下步骤完成：创建一个包含两个数值列和两个分类列的数据框使用 ggplot2 包的 geom_point 函数的 shape 和 color 参数创建散点图创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： Live Demox

子集化是一种常用的技术，它根据分析的目标服务于许多不同的目的。要使用 dplyr 包排除一列对数据框进行子集化，我们可以遵循以下步骤：创建数据框。使用 dplyr 包的 select 函数排除一列对数据框进行子集化。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： Live Demox1

要对 R 数据框的行进行子集化，如果任何列的值大于某个值，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，使用 dplyr 包的 filter_all 函数以及 any_vars 函数对数据框的行进行子集化，以获取任何列的值大于某个值。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： Live Demox1