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
时间: 2024-04-26 19:22:55 浏览: 11
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。
相关问题
修改以下代码,其中score_info.xlsx中有Number,VC,PS,Score(85分以上为优秀,60到85为一般,60以下为不及格)等四列,basic_info.xlsx中有Number,Sex,Birth,Length,Weight等5列,其中score_info.xlsx中有Number,VC,PS,Score等四列,basic_info.xlsx中有Number,Sex,Birth,Length,Weight等5列,library(xlsx) workbook1<-"D:/R/score_info.xlsx" data1<-read.xlsx(workbook1,1) workbook2<-"D:/R/basic_info.xlsx" data2<-read.xlsx(workbook2,1) data3<-merge(data1,data2,by="Number") attach(data3) data3$Score<-Score[Score<60]<-"不及格" data3$Score<-Score[Score>=85]<-"优秀" data3$Score<-Score[Score<85&Score>=60]<-"良好" data3$Score<-Score data3,使其实现输出Score优秀的男生(Sex==1)和女生(Sex==2)的平均身高(Length为身高),以及体测成绩不合格的男生和女生的平均身高
以下是修改后的代码:
```R
library(xlsx)
# 读取成绩信息和基本信息
score_workbook <- "D:/R/score_info.xlsx"
score_data <- read.xlsx(score_workbook, 1)
basic_workbook <- "D:/R/basic_info.xlsx"
basic_data <- read.xlsx(basic_workbook, 1)
# 合并数据
merged_data <- merge(score_data, basic_data, by = "Number")
# 计算平均身高
avg_height_male <- mean(merged_data$Length[merged_data$Sex == 1 & merged_data$Score == "优秀"])
avg_height_female <- mean(merged_data$Length[merged_data$Sex == 2 & merged_data$Score == "优秀"])
# 输出结果
cat("优秀成绩的男生平均身高为:", round(avg_height_male, 2), "cm\n")
cat("优秀成绩的女生平均身高为:", round(avg_height_female, 2), "cm\n")
# 计算不合格成绩的男生和女生的平均身高
avg_height_unqualified_male <- mean(merged_data$Length[merged_data$Sex == 1 & merged_data$Score == "不及格"])
avg_height_unqualified_female <- mean(merged_data$Length[merged_data$Sex == 2 & merged_data$Score == "不及格"])
# 输出结果
cat("不合格成绩的男生平均身高为:", round(avg_height_unqualified_male, 2), "cm\n")
cat("不合格成绩的女生平均身高为:", round(avg_height_unqualified_female, 2), "cm\n")
```
这段代码会输出优秀成绩的男生和女生的平均身高,以及不合格成绩的男生和女生的平均身高。其中,成绩优秀的标准是分数大于等于85分,不合格成绩的标准是分数小于60分。
zhan <- read.xlsx("E:/A/002 /站点.xlsx",sheet = 2,col_types = cols(sta = "character"))这段代码有什么问题
根据你提供的代码 `zhan <- read.xlsx("E:/A/002 /站点.xlsx",sheet = 2,col_types = cols(sta = "character"))`,这段代码的目的是使用 `read.xlsx()` 函数从名为 "站点.xlsx" 的 Excel 文件中的第二个工作表读取数据,并将结果存储在名为 `zhan` 的对象中。同时,使用 `col_types = cols(sta = "character")` 指定了 "sta" 列的数据类型为字符型。
然而,这段代码存在一个问题,即在文件路径 `"E:/A/002 /站点.xlsx"` 中有多余的空格。这可能导致无法正确读取文件,因为文件路径不应包含额外的空格。
为了解决这个问题,你可以修改代码,去除文件路径中的多余空格。以下是一个修正后的示例代码:
```R
library(openxlsx)
# 读取 Excel 文件中的第二个工作表,并将数据存储在 zhan 对象中
zhan <- read.xlsx("E:/A/002/站点.xlsx", sheet = 2, colTypes = c(sta = "character"))
# 打印 zhan 对象的内容
print(zhan)
```
在上面的示例代码中,我们首先加载了 `openxlsx` 包,并使用 `read.xlsx()` 函数从文件路径 `"E:/A/002/站点.xlsx"` 中的第二个工作表读取数据。通过指定 `sheet = 2` 参数,我们告诉函数要读取的工作表是第二个工作表。同时,通过 `colTypes = c(sta = "character")` 参数,我们指定了 "sta" 列的数据类型为字符型。最后,我们使用 `print()` 函数打印出 `zhan` 对象的内容。
请确保在运行修正后的代码之前,你已经安装了 `openxlsx` 包,并替换代码中的文件路径,使其适应你的实际情况。