解释以下代码：cost_gz <- read.csv("D:/R/cost_sh.csv") cost_sh <- read.csv("D:/R/cost_wh.csv") cost_wh <- read.csv("D:/R/cost_gz.csv") cost_all <- data.frame(cost = c(cost_gz$cost, cost_sh$cost, cost_wh$cost), location = factor(rep(c("gz", "sh", "wh"), c(nrow(cost_gz), nrow(cost_sh), nrow(cost_wh))))) ano_res <- aov(cost ~ location, data = cost_all) summary(ano_res) turkey_res <- TukeyHSD(ano_res) turkey_res

这段代码主要是对三个 csv 文件进行读取，并将其合并成一个数据框 cost_all。然后对 cost_all 进行单因素方差分析（ANOVA），得到ANOVA结果，接着进行多重比较检验（Tukey's HSD test）。

具体解释如下：

1. `cost_gz <- read.csv("D:/R/cost_sh.csv")`：读取名为 "cost_sh.csv" 的文件，将其赋值给 cost_gz 变量。

2. `cost_sh <- read.csv("D:/R/cost_wh.csv")`：读取名为 "cost_wh.csv" 的文件，将其赋值给 cost_sh 变量。

3. `cost_wh <- read.csv("D:/R/cost_gz.csv")`：读取名为 "cost_gz.csv" 的文件，将其赋值给 cost_wh 变量。

4. `cost_all <- data.frame(cost = c(cost_gz$cost, cost_sh$cost, cost_wh$cost), location = factor(rep(c("gz", "sh", "wh"), c(nrow(cost_gz), nrow(cost_sh), nrow(cost_wh)))))`：将三个数据框中的 cost 列按顺序合并成一个新的数据框，并添加一个名为 location 的列，用于表示每个 cost 值所对应的城市。其中，`c(cost_gz$cost, cost_sh$cost, cost_wh$cost)` 将三个数据框中的 cost 列按顺序连接成一个向量，`rep(c("gz", "sh", "wh"), c(nrow(cost_gz), nrow(cost_sh), nrow(cost_wh)))` 生成一个与 cost 向量长度相同的城市向量。

5. `ano_res <- aov(cost ~ location, data = cost_all)`：对 cost_all 数据框进行单因素方差分析，其中 cost 为因变量，location 为自变量。

6. `summary(ano_res)`：输出单因素方差分析的结果摘要。

7. `turkey_res <- TukeyHSD(ano_res)`：进行多重比较检验，其中使用 Tukey's HSD test 对ANOVA模型进行比较。

最终，Tukey's HSD test 的结果保存在 turkey_res 变量中。