femData1.upper=femData1[which(m.vars>quantile(m.vars, probs = seq(0, 1, 0.7))[2]),]代码意义

这段代码的意义是选择 `femData1` 数据框中，满足条件 `m.vars>quantile(m.vars, probs = seq(0, 1, 0.7))[2]` 的行。其中，`m.vars` 是 `femData1` 中的一个变量，`quantile` 函数计算 `m.vars` 的分位数，`probs = seq(0, 1, 0.7)` 表示计算从 0% 到 100% 的分位数，步长为 0.7。因为 `quantile` 函数默认返回 5 个分位数，所以 `[2]` 表示选择第二个分位数，即 70% 分位数。`which` 函数返回满足条件的行的索引，然后再通过 `[ ]` 运算符选择对应的行，将结果赋值给 `femData1.upper` 变量。

总之，这段代码的作用是从 `femData1` 中选择 `m.vars` 大于 70% 分位数的行，并将结果保存到 `femData1.upper` 中。

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m.vars=apply(femData1,1,var) femData1.upper=femData1[which(m.vars>quantile(m.vars, probs = seq(0, 1, 0.85))[2]),]代码的含义

这段代码的含义是：首先，将函数 `apply()` 应用于 `femData1` 数据框的每一行，对每一行计算 `var()`（方差）并返回一个数值向量 `m.vars`。接着，从 `m.vars` 向量中提取出大于第二个四分位数（quantile()函数计算出的) 的值，得到一个逻辑向量，用于筛选出在 `femData1` 数据框中需要保留的行，并将这些行赋值给新的数据框 `femData1.upper`。具体来说，`femData1.upper` 是 `femData1` 中方差较高的行的子集。

m.vars=apply(expro,1,var) expro.upper=expro[which(m.vars>quantile(m.vars, probs = seq(0, 1, 0.25))[4]),]其中4代表

4代表的是quantile函数返回的分位数中的第4个，因为在probs参数设置为seq(0,1,0.25)时，返回的是0%、25%、50%、75%、100%处的分位数，而第4个就是50%处的分位数，也就是中位数。因此，这段代码的作用是选取m.vars中大于中位数的部分，并将其赋值给expro.upper。