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r语言联合分析法,语言样本分析法的优缺点

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能否介绍一下R 语言中cor函数的用法？Scale (x ， r 语言)和sweep(x ， 卡方检验用R 语言(卡方检验正文|程(山东大学第二医院足踝外科)来源|(微信微信官方账号)云中(ID:ruilinly)简介:对于计量数据，临床医学研究中常用的统计分析方法是T检验；对于计数资料，卡方检验是一种常用的统计分析方法 。

1、三种聚类方法:层次、K均值、密度 1，层次聚类1)距离和相似系数r 语言 Dist (x，方法欧几里得 ， diagfalse，upper false，p2)用于计算距离 。其中x是样本矩阵或数据帧 。方法指示要计算的距离 。method的值有:欧氏距离，即平方和平方 。最大切比雪夫距离曼哈顿绝对距离堪培拉距离闵可夫斯基距离闵可夫斯基距离，当使用它时，指定P值二进制的定性变量距离 。定性变量距离:注意m项中0:0对的个数为m0 。

当upper为真时，给出上三角矩阵的值 。在r 语言中，scale(x ， centerTRUE，scaleTRUE)用于集中和标准化数据矩阵 。比如在集中式scale (x，scalef)和R语言，sweep(x，MARGIN，STATS，FUN，...)用于计算矩阵 。

2、使用R 语言进行卡方检验(chi-squaretest【r语言联合分析法,语言样本分析法的优缺点】 Text |程(山东大学第二医院足踝外科)来源|(微信微信官方账号)云中(ID:ruilinly)简介:对于计量数据，临床医学研究中常用的统计分析方法是T检验；对于计数资料，卡方检验是一种常用的统计分析方法 。最近看到一篇文章 ， 分析了骨巨细胞瘤患者术后复发率，其中计数数据采用卡方检验(也称χ2检验) 。这里简单介绍一下卡方检验的使用方法及其R 语言实现方法 。

属于非参数检验的范畴，主要是比较两个或两个以上的样本率(构成比)，分析两个分类变量之间的相关性 。其基本思想是比较理论频率与实际频率的吻合程度或拟合优度 。其在分类资料统计推断中的应用包括:两个比率或两个构成比比较的卡方检验；多重比率或多重构成比的比较和分类数据的相关性分析的卡方检验 。可以分为两类:组间比较(非配对数据)和个体比较(配对，或同一对象两种处理的比较) 。

3、R 语言实现bootstrap和jackknife检验方法写在前面:首先需要说的是，本文中的bootstrap和jackknife都是MonteCarlomethod的一种 。广泛使用的MCMC链(马尔可夫链蒙特卡罗方法；马尔可夫链也是蒙特卡罗和马尔可夫链的结合 。简单来说，蒙特卡罗方法就是从已知样本的分布中随机选取一个新的样本集进行评估 ， 然后放回去重新抽取的方法 。

Bootstrap抽样方法将观察到的样本看作是一个有限的总体 ， 这是唯一的信息来源 ， 从中放回随机样本来评价总体的特征，推断抽样总体的统计量 。Bootstrap又分为参数bootstrap和非参数bootstrap，前者的分布是完全已知的 。然而，在原始信息领域通常不是这种情况 。所以下面讨论非参数bootstrap 。直接例子:假设bootstrap包中有如下的法学数据集，现在需要计算LSAT成绩(美国法学入学考试)与GPA的相关系数 。

4、能给我讲一讲R 语言中cor函数的用法吗,以及具体的实现步骤呢?xandyarebothvectors with the same length . cor(x，y)将返回相关系数 。。cor.test(X，Y，method)方法可以是Spearman spearman，pearsonandkendall，分别对应三个相关系数的计算和检验 。

5、R 语言_legend(y:用于定位图例或单个关键字，如右下、下、左下、左下、左上、上、右上、右下和中间边缘:字符或表达式向量填充:用特定颜色填充列:图例中出现的点或线的颜色边框:当fill参数存在时 ， 用颜色边框填充 。

Box.lwd，box.colbtyo，图例框的类型box.lty确定是否为虚线，box.lwd确定粗线，box.col:确定颜色pt.bg:点的背景色cex:字符大小pt.cex:点的大小pt.lwd:点y的边缘的线宽intersp:图例中字符与图片之间的水平距离y 。

6、r 语言t.test用法paidretrue (true可缩写为t)表示对X和Y配对数据做t检验(即(X_i，Y_i)可以自然形成一对，但(X_i，Y_j)(i≠j)不能视为一对)，即对所有Y _ ix做t检验 。PairedFALSE(FALSE可缩写为f)表示对两个独立样本X和y做双样本t检验 。
7、r 语言中的linear函数用法1 。创建医院数据 。

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