r语言检验分位数（r语言分布检验）
摘要：
本篇目录：1、R语言常用函数整理(基础篇)2、... 本篇目录：
- 1、R语言常用函数整理(基础篇)
- 2、R语言实现bootstrap和jackknife检验方法
- 3、r语言qqline什么意思
- 4、R语言箱线图(boxplot)四分位算法
- 5、《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法
- 6、求告知r语言中的四分位数是怎么求出来的
R语言常用函数整理(基础篇)
1、就是R语言类率分布函数的开头字母。 比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm()，分布函数就是pnorm()， 更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm()，就会生成服从正态分布的随机数。
2、用法：assign(x， value， pos = -1， envir = as.environment(pos)， inherits = FALSE， immediate = TRUE)assign函数在循环时候，给变量赋值。
3、R语言中，和排序相关的常用函数有： order() ， sort() ， rank() ，一般是对向量进行操作，也可以对数据框的列进行操作。
R语言实现bootstrap和jackknife检验方法
简单来说就是一种数据分割检验的方法，将数据分割为K份，称为K-fold交叉检验，每次第i个子集作为测试集来评估模型，其余的用来构建模型。Admixture使用的就是这个原理。Jackknife也属于Cross Validation的应用之一。
)参数化的bootstrap假设总体的分布已知或总体的分布形式已知，可以由样本估计出分布参数，再从参数化的分布中进行再采样，类似于MC。2)非参数化的bootstrap是从样本中再抽样，而不是从分布函数中进行再抽样。
重取样检验法是取代传统参数和非参数检验的一种好方法。重取样检验是一种计算机加强(computer intensive)非参数检验方法[10]。MetaWin中提供了随机化检验法(randomization test)和自助法或靴襻法(bootstrap)。
r语言qqline什么意思
1、基础包函数qqnorm和qqline，横坐标是标准正态分布的分位数，纵坐标是输入数据的分位数，也就是检验数据是否符合正态分布。
2、常用作图函数包：ggplot2：万能，基本上excel能画的图它都能画rattle：fancyRpartPlot函数，决策树画图函数基础包函数：barplot、pie、dotchart、hist、densityplot、boxplot、contour等等正态检验：qqplot、qqline、qqnorm。
3、qqnorm(long)； qqline(long)上述命令得到的QQ图表明二者还是比较吻合的，但右侧尾部偏离期望的正态分布。
R语言箱线图(boxplot)四分位算法
箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。
箱线图能够显示出可能为离群点（范围±5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，即上四分位数与下四分位数的差值）的观测。从箱线图中，可以大致推断出数据的集中或离散趋势。
鉴于此，箱线图识别异常值的结果比较客观，因此在识别异常值方面具有一定的优越性。箱型图提供了识别异常值的一个标准，即异常值通常被定义为小于QL-5IQR或大于QU+5IQR的值。
箱线图是针对连续型变量的，解读时候重点关注平均水平、波动程度和异常值。箱子的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数。这意味着箱子包含了5%的数据。因此，箱子的宽度在一定程度上反映了数据的波动程度。
箱盒图（也称盒图，箱线图等）是在1977年由美国统计学家John Tukey发明，分析数据需要为定量数据。通过箱盒图，可以直观的探索数据特征。
《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法
1、boot包扩展了自助法和重抽样的相关用途。你可以对一个统计量(如中位数)或一个统计量向量(如一列回归系数)使用自助法。 一般来说，自助法有三个主要步骤。 (1)写一个能返回待研究统计量值的函数。
2、百度学习了一下， 重复测量方差分析的R格式：model=aov(Y ~ B * W + Error(Subject/W))，其中B是组间因子，W是组内因子，subject是实验对象的ID。
3、（3） boot.ci() 函数计算统计量置信区间。实验示例：使用mtcar数据框，采用多元回归，根据车重和发动机排量来预测汽车的每加仑行驶的英里数。
求告知r语言中的四分位数是怎么求出来的
第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距（InterQuartile Range，IQR）。
方法是：确定要排序的数字，把它列成一排，对这行数字进行排序，从小到大排序，构成新的一排，保留结果，要求的是四分位数中的第二四分位数，就是这排数字里的中位数。
四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。多应用于统计学中的箱线图绘制。它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。
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