R語言統計分析-方差分析

一、方差分析簡單的例子

　　測試6中殺蟲劑的效果，目標值為蟲子個數，對方差進行分析。

1.導入數據

data(InsectSprays)

2.平方根轉換，分析

aov.spray <- aov(sqrt(count) ~ spray, data = InsectSprays)

aov()左邊為左邊相應變量，右邊預測變量。

等價於

> aov.spray <- aov(sqrt(InsectSprays$count) ~ InsectSprays$spray)

知道編號

> aov.spray <- aov(sqrt(InsectSprays[, 1]) ~ InsectSprays[, 2])

3.查看詳情

> 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.顯示分析結果

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、統計函數運算符意義

三、簡單的泛型

泛型函數

四、包

基礎包

 

推薦包

安裝包

　　下載需要的包，讓后在系統控制台輸入R CMD INSTALL gee_4.13-6.tar.gz；

管理包

> update.packages()   更新包

installed. packages, CRAN.packages，download.packages；