R语言 page检验自由度代码

在 R 语言中进行 Page 检验的自由度计算可以使用 `anova()` 函数来实现。以下是一个示例代码，假设有三个变量 `X1`、`X2` 和 `X3`，并且进行了一个 Page 检验：

# 创建数据框
data <- data.frame(X1 = c(1, 2, 3, 4, 5), 
                   X2 = c(2, 4, 6, 8, 10), 
                   X3 = c(3, 6, 9, 12, 15))

# 进行 Page 检验
page.test <- anova(lm(X1 ~ X2 + X3, data = data))

# 输出自由度
page.df <- page.test$Df[2:3]
cat("Page test degrees of freedom:", page.df[1], ",", page.df[2], "\n")

在上面的代码中，`lm()` 函数用于拟合线性回归模型，`anova()` 函数用于进行方差分析，并从中获取 Page 检验的自由度。最后，`cat()` 函数用于输出自由度信息。

相关问题

page检验自由度代码

以下是一个简单的 Python 实现，用于计算给定数据集的页-迈斯纳检验的自由度：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2

def page_test_freedom(data):
    """
    计算给定数据集的页-迈斯纳检验的自由度
    :param data: 二维数组，每行表示一个分类，每列表示一个因素下的观测值
    :return: 自由度
    """
    n = np.sum(data)
    r, c = data.shape
    row_totals = np.sum(data, axis=1)
    col_totals = np.sum(data, axis=0)
    expected = np.outer(row_totals, col_totals) / n
    statistic = np.sum((data - expected) ** 2 / expected)
    return (r - 1) * (c - 1) - (r - 1) - (c - 1) + (r * c - n) - (r - 1) * (c - 1) * (statistic - 1) / (2 * (r - 1) * (c - 1))

其中，`data` 是一个二维的 Numpy 数组，每行表示一个分类，每列表示一个因素下的观测值。函数首先计算总观测数 `n`，然后计算行、列总和以及期望值。接下来，计算统计量并根据页-迈斯纳检验的公式计算自由度。最后返回自由度值。

page检验的R语言代码

在R语言中，可以使用`rvest`包来进行网页内容提取和检验。以下是一个简单的示例代码，可以实现对网页的基本检验：

library(rvest)

# 指定检验页面的URL
url <- "https://www.example.com"

# 读取页面内容
page <- read_html(url)

# 检查页面标题
title <- html_text(html_nodes(page, "title"))
if (title == "") {
  print("页面标题为空！")
}

# 检查页面meta标签
meta_keywords <- html_attr(html_nodes(page, "meta[name='keywords']"), "content")
if (is.null(meta_keywords)) {
  print("页面meta标签中没有关键字！")
}

# 检查页面链接
links <- html_attr(html_nodes(page, "a"), "href")
if (length(links) == 0) {
  print("页面中没有链接！")
}

上述代码演示了如何检查页面的标题、meta标签和链接，可以根据需要进行扩展和修改。需要注意的是，由于网页内容的多样性和复杂性，完整的页面检验可能需要多个步骤和不同的工具来完成。