library(xlsx) setwd("D:/R") # 读取数据 data1 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "man") data2 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "weman") data3 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "all") B <- data1$男孩 F <- data3$父亲 G <- data2$女孩 M <- data3$母亲 # t检验 t1=(mean(B)-mean(F))/(sd(B)/sqrt(length(B))) t1 p1 <- pt(t1,length(B)-1) p1 if (p1>0.05){ print("男生高于父亲") } else{ print("男生不高于父亲") } #检验结果为t=-5.123508，显著性P值=1.488898e-06>0.05，接受原假设，认为男生不高于父亲 t2=(mean(G)-mean(M))/(sd(G)/sqrt(length(G))) t2 p2 <- pt(t2,length(G)-1) p2 if (p2>0.05){ print("女生高于母亲") } else{ print("女生不高于母亲") } #检验结果为t=3.994843，显著性P值=0.9999377>0.05，接受原假设，认为女生高于母亲 # 计算结果 results <- list() # 中亲 - 子女 x <- data3$学生 y <- data3$中亲 lm.model <- lm(x ~ y, data = data3) model_summary <- summary(lm.model) model_coeffs <- coef(lm.model) standard_error <- model_summary$sigma CI <- confint(lm.model) cor_coef <- cor(x, y) p_value <- model_summary$coefficients[2,4] results[["中亲-子女"]] <- data.frame(coefficients = model_coeffs, std_error = standard_error, conf_int = CI, cor_coef = cor_coef, p_value = p_value)结果分析

这是一段 R 代码，用于进行 t 检验和线性回归分析。代码中分别读取了三个 Excel 表格的数据，并对其中的数据进行了处理和分析，包括了男孩身高与父亲身高的 t 检验以及女孩身高与母亲身高的 t 检验，以及中亲身高与子女身高的线性回归分析。其中，在 t 检验中，通过计算 t 值和 p 值来判断样本是否具有统计学显著性；而在线性回归分析中，通过计算模型系数、标准误差、置信区间、相关系数以及 p 值等指标来评估模型的拟合效果和变量之间的关系。最终的分析结果表明，男孩身高不高于父亲身高，而女孩身高高于母亲身高；同时，中亲身高与子女身高之间存在一定的相关性。

相关问题

library(xlsx) setwd("D:/R") # 读取数据 data1 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "man") data2 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "weman") data3 <- read.xlsx("试验.xlsx",sheetName = "all") B <- data1$男孩 F <- data3$父亲 G <- data2$女孩 M <- data3$母亲 # t检验 t1=(mean(B)-mean(F))/(sd(B)/sqrt(length(B))) t1 p1 <- pt(t1,length(B)-1) p1 if (p1>0.05){ print("男生高于父亲") } else{ print("男生不高于父亲") } #检验结果为t=-5.123508，显著性P值=1.488898e-06>0.05，接受原假设，认为男生不高于父亲 t2=(mean(G)-mean(M))/(sd(G)/sqrt(length(G))) t2 p2 <- pt(t2,length(G)-1) p2 if (p2>0.05){ print("女生高于母亲") } else{ print("女生不高于母亲") } #检验结果为t=3.994843，显著性P值=0.9999377>0.05，接受原假设，认为女生高于母亲 # 计算结果 results <- list() # 中亲 - 子女 x <- data3$学生 y <- data3$中亲 lm.model <- lm(x ~ y, data = data3) model_summary <- summary(lm.model) model_coeffs <- coef(lm.model) standard_error <- model_summary$sigma CI <- confint(lm.model) cor_coef <- cor(x, y) p_value <- model_summary$coefficients[2,4] results[["中亲-子女"]] <- data.frame(coefficients = model_coeffs, std_error = standard_error, conf_int = CI, cor_coef = cor_coef, p_value = p_value) 方法分析

这段代码是一个用于统计学分析的R语言代码。主要包括以下几个方面的内容：

1. 读取数据：使用xlsx包中的read.xlsx函数读取名为“试验.xlsx”的Excel文件中的三个表格数据。

2. t检验：计算男孩身高和父亲身高的t检验值和P值，以及女孩身高和母亲身高的t检验值和P值，并根据P值判断身高是否有显著差异。

3. 线性回归：使用lm函数对数据进行线性回归分析，计算中亲与子女的相关系数、回归系数、标准误差、置信区间和P值，并将结果存储在名为results的列表中。

这些方法可以用于探索数据之间的关系和差异，帮助做出决策和推断。

# 读取数据 data <- read_csv("TCGA-COAD-Counts.csv")将这个data的数据转换为excel

在R语言中，将CSV文件转换为Excel（.xls或.xlsx）文件可以使用`write.xlsx`函数，来自`xlsx`包。首先，你需要确保已经安装了`readr`和`xlsx`这两个库。如果还没有安装，可以使用`install.packages()`命令安装：

# 安装必要的包
install.packages(c("readr", "xlsx"))

# 加载需要的包
library(readr)
library(xlsx)

# 读取CSV数据
data <- read_csv("TCGA-COAD-Counts.csv")

# 将数据转换为data.frame格式，因为write.xlsx更适合处理data.frame
data_df <- as.data.frame(data)

# 写入Excel文件
write.xlsx(data_df, "TCGA-COAD-Counts.xlsx", row.names = FALSE)  # 第三个参数控制是否包含行名

这会创建一个新的Excel文件名为"TCGA-COAD-Counts.xlsx"，其中包含了CSV文件的内容。