使用虚拟数据集:
Species Var1 Var2 Var3
a 1 2 3
a 4 5 6
b 7 8 9
b 10 11 12
我有多个物种和大约50个变量(Var50)。例如,我想对每个响应变量(物种)执行单向Anova,并得到在95% CI时统计显着性的频率输出。为此,我开始编写一个函数,如下所示:
data<-read.table("example.t
在实现对快速排序分区的改进时,我尝试使用Tukey的ninther来查找pivot (借用了sedgewick在中实现的几乎所有内容)
我的下面的代码给出了不同的结果,每次整数数组被打乱。
import java.util.Random;
public class TukeysNintherDemo{
public static int tukeysNinther(Comparable[] a,int lo,int hi){
int N = hi - lo + 1;
int mid = lo + N/2;
int delta =
以来自的以下seaborn boxplot为例
import numpy as np
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks", palette="muted", color_codes=True)
# Load the example planets dataset
planets = sns.load_dataset("planets")
# Plot the orbital period with horizontal boxes
ax = sns.boxplot(x="distan
问题:我想学习如何改变图基在R中的测试计算平均值和分配相应字母的样本顺序。下面是一个非常简单的例子。
我玩了虹膜数据,发现不同物种的Sepal.Length存在差异。这是盒子的情节:
我进行了一次方差分析,发现差异在统计学上是显著的。
> fit <- lm(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
> summary(aov(fit))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Species 2 63.21 31.606 119.3 <2e
我想得到的具体重量的总和,只有在与海龟在其各自的摩尔附近的补丁。我的方法是在权重列表和二进制变量列表之间开发一个乘积之和。我为每个补丁创建了一个邻居权重列表。
Let weight_list [ 1 2 3 4 5 6 7 8]; weights of the moore neighborhood for specific patch
然后,我创建了一个带有二进制变量的列表(如果邻居补丁中有海龟,则为0),
ask patches with [ any? turtles-here ] [let turtle_present 1 ]
ask patches with [ not any?