R语言统计分析-方差分析
一、方差分析简单的例子
测试6中杀虫剂的效果，目标值为虫子个数，对方差进行分析。
1.导入数据
data(InsectSprays)
2.平方根转换，分析
aov.spray <- aov(sqrt(count) ~ spray, data = InsectSprays)
aov()左边为左边相应变量，右边预测变量。
等价于
> aov.spray <- aov(sqrt(InsectSprays$count) ~ InsectSprays$spray)
知道编号
> aov.spray <- aov(sqrt(InsectSprays[, 1]) ~ InsectSprays[, 2])
3.查看详情
> aov.spray
Call:
aov(formula = sqrt(count) ~ spray, data = InsectSprays)
Terms:
spray Residuals
Sum of Squares 88.43787 26.05798
Deg. of Freedom 5 66
Residual standard error: 0.6283453
Estimated effects may be unbalanced
>summary(aov.spray)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
spray 5 88.44 17.688 44.8 <2e-16 ***
Residuals 66 26.06 0.395
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
4.显示分析结果
opar <- par()
par(mfcol = c(2, 2))
plot(aov.spray)
par(opar)
opar <- par()
par(mfcol = c(2, 2))
plot(aov.spray)
par(opar)
termplot(aov.spray, se=TRUE, partial.resid=TRUE, rug=TRUE)
二、统计函数运算符意义
三、简单的泛型
泛型函数
四、包
基础包
推荐包
安装包
下载需要的包，让后在系统控制台输入R CMD INSTALL gee_4.13-6.tar.gz；
管理包
> update.packages() 更新包
installed. packages, CRAN.packages，download.packages；