x<-seq(-5,5,by=0.01); y<-f1(x,a,b); df<-data.frame(x,y); g<-ggplot(df,aes(x,y)); g<-g+geom_line(col=’red’); #红色曲线 g<-g+geom_vline(yintercept=0)+geom_hline(yintercept=0); #坐标轴 g<-g+ggtitle(paste(“y=”,a,”*x+”,b));

这段代码使用R语言中的ggplot2包绘制函数y=f1(x,a,b)的图形。让我逐步解释一下代码的每个部分：

1. `x<-seq(-5,5,by=0.01)`：这行代码创建了一个包含从-5到5的间隔为0.01的序列，作为x的取值范围。

2. `y<-f1(x,a,b)`：这行代码使用函数f1计算对应于x值的y值。其中，a和b是函数f1的参数。

3. `df<-data.frame(x,y)`：这行代码将x和y组合成一个数据框，用于后续绘图。

4. `g<-ggplot(df,aes(x,y))`：这行代码创建了一个ggplot对象g，并指定数据框df作为数据源，x和y作为绘图的映射变量。

5. `g<-g+geom_line(col=’red’)`：这行代码添加了一个线条图层，用红色表示，并将其添加到ggplot对象g中。

6. `g<-g+geom_vline(yintercept=0)+geom_hline(yintercept=0)`：这行代码添加了垂直和水平参考线，使得坐标轴可见。

7. `g<-g+ggtitle(paste(“y=”,a,”*x+”,b))`：这行代码添加了图形的标题，标题内容为字符串"y=a*x+b"，其中a和b是函数f1的参数。

综合起来，这段代码使用ggplot2包绘制了函数y=f1(x,a,b)的图形，其中x的取值范围为-5到5，步长为0.01。图形包括红色的曲线、坐标轴和标题。

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###########配伍组设计的方差分析 library(foreign) df<-read.csv("C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\pwz.rbd.csv")###从excel调取数据 #######给出置信水平 alpha<-c(0.01,0.05) #############计算离均差平方和SS SS<-(sum(df**2)-(sum(df)**2/n))#####SS总 SS1<-(sum(colSums(df)**2))/nrow(df)-(sum(df)**2/n)#####SS因素间 SS2<-(sum(rowSums(df)**2))/ncol(df)-(sum(df)**2/n)######SS区组间 SS3<-SS-SS1-SS2 ############计算均方MS MS1<-SS1/(length(df)-1) MS2<-SS2/(nrow(df)-1) MS3<-SS3/((ncol(df)-1)*(nrow(df)-1)) ###########计算F值 F1<-MS1/MS3 F2<-MS2/MS3 #####计算样本含量 length.n<-sapply(df,length) for(i in seq_along(length.n)){ assign(paste0("n",i),length.n[i]) } n<-sum(sapply(df,length)) ###########建立随机区组设计的方差分析表 df.byfj<-data.frame("自由度"=c((n-1),(ncol(df)-1),(nrow(df)-1), ((ncol(df)-1)*(nrow(df)-1))),"平方和SS"=c(SS,SS1,SS2,SS3),"均方MS"=c(0,MS1,MS2,MS3), "F"=c(0,F1,F2,0)) rownames(df.byfj)<-c("总变异","因素间","区组内","误差") ###########查询对应F值临界表 F1.<-qf(1-alpha,(ncol(df)-1),((ncol(df)-1)*(nrow(df)-1))) F2.<-qf(1-alpha,(nrow(df)-1),((ncol(df)-1)*(nrow(df)-1))) ###########与F值做比较 if(F1>F1.[2]) print("拒绝H0，接受H1","有显著差异") else print("接受H0.,拒绝H1.","无显著差异") df.byfj

这段代码是进行随机区组设计的方差分析，主要是为了判断不同组别之间的差异是否显著。首先从Excel中调取数据，然后计算离均差平方和SS，以及因素间的SS1、区组间的SS2和误差的SS3。接着计算均方MS和F值，并建立随机区组设计的方差分析表。最后，查询对应F值临界表并与F值做比较，判断是否有显著差异。代码中的置信水平alpha取值为0.01和0.05，可以根据需要进行修改。