library(openxlsx) d6.1<-read.xlsx("mvstats5.xlsx","d6.1");d6.1 attach(d6.1) boxplot(x1,G,data=d6.1) boxplot(x1,G,data=d6.1) boxplot(x2,G,data=d6.1) t.test(x1~G,data=d6.1) t.test(x2~G,data=d6.1) summary(glm(G-1~x1+x2),family=binomial,data=d6.1) ##Logistic 模型 plot(x1,x2) text(x1,x2,G,adj=-0.5) library(MASS) ld=lda(G~x1+x2,d6.1);ld lp<-predict(ld);lp G1<-lp$class;G1 data.frame(d6.1$G,G1) print(cbind(d6.1$G,lp$x,G1))##判别矩阵 tab=table(d6.1$G,G1);tab print(tab) sum(diag(prop.table(tab)))##判对率 lpp<-predict(ld,data.frame(x1=8.1,x2=2));lpp lpp$class plot(ld,type="both")解读一下这段代码

这是一段 R 代码，用于对名为 "mvstats5.xlsx" 的 Excel 文件中的数据进行处理。使用了 openxlsx 库来读取数据，并将其中名为 "d6.1" 的工作表读入到数据框架中。随后，通过 attach() 函数将该数据框架中的变量添加到搜索路径中，以便使用。代码中还包括了绘制箱线图、进行 t 检验和二项分布拟合的操作。