Exemple de calcul de la cote r

Dans cette section, vous allez approfondir ce dernier sujet: vous obtiendrez de voir certains cas où vous pouvez utiliser ces outils à votre avantage. Des exemples spécifiques incluent des diagrammes de dispersion avec la fonction xyplot (), des graphiques à barres avec la fonction BarChart () et des moustaches avec la fonction bwplot (). Cela étant dit, la méthode de formule définit également les colonnes qui doivent être incluses dans la matrice de conception. En fin de compte, vous finirez par inclure x dans le cadre du modèle, car l`effet principal de x est déjà inclus dans le terme x dans la formule, et il n`y a rien à croiser x avec pour obtenir les interactions du second ordre dans le terme x ^ 2. Vous pouvez sélectionner un autre type de glyphe et des attributs spécifiques pour ces glyphes, vous pouvez créer un ou deux tracés variables, ajuster les positions des glyphes, etc. Tout dans R est un objet. Notez que si un objet n`a pas d`attribut de classe, il a une classe implicite, « Matrix », « Array » ou le résultat de la fonction mode (). Certaines des fonctions les plus importantes sont répertoriées ci-dessous. Tous ces opérateurs sont vraiment cool, mais que faire si vous voulez réellement effectuer une opération arithmétique? Cela explique également pourquoi vous pouvez penser à une formule dans R comme un «citant» opérateur. Vous pouvez écrire une fonction dans R pour faire le calcul ci-dessus, mais heureusement, vous n`avez pas besoin de. Estimation de la taille de l`échantillon pour les Studiesn SIG = 0.

Cette fonction crée une matrice de conception ou de modèle, par exemple, en développant des facteurs pour un ensemble de variables factices, en fonction des contrastes, et en développant les interactions de la même façon. Ces fonctions sont conçues pour fonctionner de manière non standard. C`est, alpha représente la chance d`un faussement rejeter H0 et ramasser un effet faussement positif. Lorsqu`ils sont utilisés de manière interactive, ces fonctions seront d`abord évaluées avec le paquet lazyeval avant d`être envoyées à la version d`évaluation standard de la fonction. Formule () à la place! Il s`agit de la somme de ses valeurs de données divisées par le nombre de données. Pour les modèles linéaires à effets mixtes, qui vous permettent de modéliser des effets aléatoires pour tenir compte des variations qui résultent de facteurs tels que les différences d`observateur, vous pouvez utiliser le paquet nLME avec la fonction LME (). Vous pouvez l`utiliser pour effectuer une régression, une analyse de la strate unique de la variance et l`analyse de la covariance. Nous utilisons F2 comme mesure de taille d`effet.

Hourra! Le niveau de signification est par défaut.

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