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    16.2.4 图形参数 在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set() ...

  2. R in action读书笔记（21）第十六章 高级图形进阶（上）

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  3. R in action读书笔记（20）第十五章 处理缺失数据的高级方法

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  4. R in action读书笔记（19）第十四章 主成分和因子分析

    第十四章:主成分和因子分析 本章内容 主成分分析 探索性因子分析 其他潜变量模型 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分.探索性因 ...

  5. R in action读书笔记（17）第十二章 重抽样与自助法

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  6. R in action读书笔记（14）第十一章 中级绘图 之一：散点图（高能预警）

    第十一章中级绘图 本章内容: 二元变量和多元变量关系的可视化 绘制散点图和折线图 理解相关图 学习马赛克图和关联图 本章用到的函数有: plot hexbin ablines iplot scatte ...

  7. R in action读书笔记（13）第十章 功效分析

    功效分析 功效分析可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量.反过来,它也可以帮助你在给定置信度水平情况下,计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率.如果概率低得难以接受,修改或 ...

  8. R in action读书笔记（12）第九章 方差分析

    第九章方差分析 9.2 ANOVA 模型拟合 9.2.1 aov()函数 aov(formula, data = NULL, projections =FALSE, qr = TRUE, contra ...

  9. R in action读书笔记（11）-第八章：回归-- 选择“最佳”的回归模型

    8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度.所谓嵌套模型,即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 &g ...

  10. R in action读书笔记（7）-第七章：基本统计分析（下）

    7.3相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系.相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1).除了基础安装以外,我们还将使 ...

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