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；