摘要：
1 自助法 所谓自助法，即从初始样本重复随机替换抽样，生成一个或一系列待检验统计量的经验分布。 无需假设一个特定的理论分布，便可生成统计量的置信区间，并能检验统计假设。倘若你假设均值的样本分布不是正态分布，该怎么办呢？可使用自助法。 (1) 从样本中随机选择10个观测，抽样后再放回。有些观测可能会被 阅读全文
posted @ 2021-08-10 20:10
zhang-X
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1 lmPerm 包的置换检验 lmPerm包可做线性模型的置换检验。比如lmp()和aovp()函数即lm()和aov()函数的修改版，能够进行置换检验，而非正态理论检验。lmp()和aovp()函数的参数与lm()和aov()函数类似，只额外添加了perm=参数。perm=选项的可选值有Exac 阅读全文
posted @ 2021-08-10 20:07
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摘要：
1 置换检验 置换方法和参数方法都计算了相同的t统计量。但置换方法并不是将统计量与理论分布进行比较，而是将其与置换观测数据后获得的经验分布进行比较，根据统计量值的极端性判断 是否有足够的理由拒绝零假设。 R目前有一些非常全面而复杂的软件包可以用来做置换检验。两个有用的包：coin和lmPerm包，c 阅读全文
posted @ 2021-08-10 20:02
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1 马赛克图 我们已经学习了许多可视化定量或连续型变量间关系的方法。但如果变量是类别型的呢？若只观察单个类别型变量，可以使用柱状图或者饼图；但若有两个以上的类别型变量，该怎么办呢？一种办法是绘制马赛克图（mosaic plot）。在马赛克图中，嵌套矩形面积正比于单元格频率，其中该频率即多维列联表中的 阅读全文
posted @ 2021-08-10 16:42
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1 相关图 相关系数矩阵是多元统计分析的一个基本方面。哪些被考察的变量与其他变量相关性很强， 而哪些并不强？相关变量是否以某种特定的方式聚集在一起？相关图作为一种相对现代的方法，可以通过对相关系数矩阵的可视化来回答这些问题。 1.1 例1：以mtcars数据框中的变量相关性为例，它含有11个变量，对 阅读全文
posted @ 2021-08-10 16:41
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折线图 如果将散点图上的点从左往右连接起来，就会得到一个折线图，以基础安装中的Orange数据集为例，它包含五种橘树的树龄和年轮数据，现要考察第一种橘树的生长情况： opar <- par(no.readonly=TRUE) #设置初始化参数 par(mfrow=c(1,2)) #把画布分成2部分 阅读全文
posted @ 2021-08-10 16:36
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