R语言weighted的用法

在 R 语言中，`weighted` 通常是用来表示加权的意思，可以在很多函数中使用。以下是一些常见的函数及其加权用法：

1. `lm()`：线性回归函数

   lm(y ~ x, weights = w)

其中，`y` 和 `x` 分别表示因变量和自变量，`weights` 表示权重向量。这里的权重向量表示每个观测值的权重，可以是等权重或不等权重。

2. `t.test()`：单样本或双样本 t 检验函数

   t.test(x, mu = 0, alternative = "two.sided", conf.level = 0.95, weight = w)

其中，`x` 表示样本数据，`mu` 表示假设的均值，`alternative` 表示备择假设，`conf.level` 表示置信水平，`weight` 表示权重向量。这里的权重向量表示每个观测值的权重，可以是等权重或不等权重。

3. `mean()`：均值函数

   mean(x, weight = w)

其中，`x` 表示数据向量，`weight` 表示权重向量。这里的权重向量表示每个观测值的权重，可以是等权重或不等权重。

4. `table()`：列联表函数

   table(x, y, weight = w)

其中，`x` 和 `y` 表示两个分类变量，`weight` 表示权重向量。这里的权重向量表示每个观测值的权重，可以是等权重或不等权重。

总之，加权是数据分析中常用的方法之一，在 R 中也有很多函数支持加权计算。