###########配伍组设计的方差分析 library(foreign) df<-read.csv("C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\pwz.rbd.csv")###从excel调取数据 #######给出置信水平 alpha<-c(0.01,0.05) #############计算离均差平方和SS SS<-(sum(df**2)-(sum(df)**2/n))#####SS总 SS1<-(sum(colSums(df)**2))/nrow(df)-(sum(df)**2/n)#####SS因素间 SS2<-(sum(rowSums(df)**2))/ncol(df)-(sum(df)**2/n)######SS区组间 SS3<-SS-SS1-SS2 ############计算均方MS MS1<-SS1/(length(df)-1) MS2<-SS2/(nrow(df)-1) MS3<-SS3/((ncol(df)-1)*(nrow(df)-1)) ###########计算F值 F1<-MS1/MS3 F2<-MS2/MS3 #####计算样本含量 length.n<-sapply(df,length) for(i in seq_along(length.n)){ assign(paste0("n",i),length.n[i]) } n<-sum(sapply(df,length)) ###########建立随机区组设计的方差分析表 df.byfj<-data.frame("自由度"=c((n-1),(ncol(df)-1),(nrow(df)-1), ((ncol(df)-1)*(nrow(df)-1))),"平方和SS"=c(SS,SS1,SS2,SS3),"均方MS"=c(0,MS1,MS2,MS3), "F"=c(0,F1,F2,0)) rownames(df.byfj)<-c("总变异","因素间","区组内","误差") ###########查询对应F值临界表 F1.<-qf(1-alpha,(ncol(df)-1),((ncol(df)-1)*(nrow(df)-1))) F2.<-qf(1-alpha,(nrow(df)-1),((ncol(df)-1)*(nrow(df)-1))) ###########与F值做比较 if(F1>F1.[2]) print("拒绝H0,接受H1","有显著差异") else print("接受H0.,拒绝H1.","无显著差异") df.byfj
时间: 2023-06-18 09:06:21 浏览: 80
这段代码是进行随机区组设计的方差分析,主要是为了判断不同组别之间的差异是否显著。首先从Excel中调取数据,然后计算离均差平方和SS,以及因素间的SS1、区组间的SS2和误差的SS3。接着计算均方MS和F值,并建立随机区组设计的方差分析表。最后,查询对应F值临界表并与F值做比较,判断是否有显著差异。代码中的置信水平alpha取值为0.01和0.05,可以根据需要进行修改。
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pca <- prcomp(data, center=TRUE, scale=TRUE) # 进行主成分分析
这行代码使用了prcomp函数对数据进行主成分分析,其中data是需要进行主成分分析的数据矩阵或数据框,center=TRUE表示对数据进行中心化处理,scale=TRUE表示对数据进行标准化处理。
prcomp函数会返回一个主成分分析的结果对象,其中包含了各个主成分的方差解释比例、特征向量等信息。可以使用summary函数查看主成分分析的结果,例如:
```R
summary(pca)
```
输出结果包括了每个主成分的方差解释比例,可以根据这个比例选择保留多少个主成分。
另外,主成分分析的结果也可以用于绘制散点图或者其他图形,例如使用ggbiplot包进行绘图:
```R
library(ggbiplot)
ggbiplot(pca, obs.scale = 1, var.scale = 1,
groups = NULL, ellipse = TRUE,
circle = FALSE)
```
这个代码会绘制样本点和变量的散点图,其中每个样本点的位置由主成分分析的结果确定,可以通过不同颜色或形状表示不同组别的样本。
修改代码:Datash <- read.csv("D:/R/cost_sh.csv") Datawh <- read.csv("D:/R/cost_wh.csv") Datagz <- read.csv("D:/R/cost_gz.csv") # 修改列名 colnames(Datash) <- c("city", "cost") colnames(Datawh) <- c("city", "cost") colnames(Datagz) <- c("city", "cost") all_data <- rbind(Datash, Datawh, Datagz) fit <- aov(cost ~ city, data = all_data) summary(fit) TukeyHSD(fit,conf.level = 0.95)
修改后的代码如下:
```R
Datash <- read.csv("D:/R/cost_sh.csv")
Datawh <- read.csv("D:/R/cost_wh.csv")
Datagz <- read.csv("D:/R/cost_gz.csv")
# 修改列名
colnames(Datash) <- c("city", "cost_sh")
colnames(Datawh) <- c("city", "cost_wh")
colnames(Datagz) <- c("city", "cost_gz")
all_data <- rbind(Datash, Datawh, Datagz)
fit <- aov(cost_sh + cost_wh + cost_gz ~ city, data = all_data)
summary(fit)
TukeyHSD(fit, conf.level = 0.95)
```
修改的部分是给每个数据集的列名加上不同的后缀,以区分不同城市的费用数据,同时在 `aov()` 函数中也做了相应的修改,将三个城市的费用变量分别加起来作为因变量。然后分别运行 `summary()` 函数和 `TukeyHSD()` 函数来输出方差分析结果和多重比较结果。