- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏数据驱动实践
R语言 基本统计分析
2 描述性统计分析 summary() psych::describe() 分组计算doBy::summaryBy 分组计算psych::describeBy 3 频数和列联表 table 一维计数 xtabs 2.41 0.62 2.32 2.39 0.68 1.51 3.57 2.06 0.21 -1.17 0.17 03 — 频数和列联表 推荐学习使用table、xtabs ()函数还可以使用公式风格的输入创建列联表# mytable<-xtabs(~A+B,data=mydata) #其中mydata是一个矩阵或者数据框# 三维以上列联表mytable<-xtabs(~ ()函数还可以使用公式风格的输入创建列联表> # mytable<-xtabs(~A+B,data=mydata) #其中mydata是一个矩阵或者数据框> # 三维以上列联表mytable<-xtabs (~Treatment+Sex+Improved,data=Arthritis)> mytable <- xtabs(~gear+vs, data = mtcars) > mytable vsgear
1.5K30发布于 2020-07-10 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
R语言入门之频率表和列联表
函数xtabs() 在xtabs()函数里你可以使用公式来进行交叉制表: # 构建3维频数表 mytable <- xtabs(~A+B+C, data=mydata) ftable(mytable) ） 加入一个变量出现在了公式的左侧，那么它就是一个计算好的频数向量 # 例如 DF <- as.data.frame(UCBAdmissions) #DF是一个已经做好的表格，Freq是统计好的频数 xtabs
3.2K30发布于 2020-08-06 - 来自专栏数据小魔方
左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析
列联表统计（针对类别型变量的） table() #简单的频数统计表（输出列联表矩阵，等同于count函数） xtabs() #公式法输入，输出列联表 prop.table 二维列联表： mytable<-with(diamonds,table(cut,color));mytable mytable<-xtabs(~cut+color,diamonds);mytable ? 三维列联表： mytable<-xtabs(~cut+color+clarity,data=diamonds);mytable ? pastecs::stat.desc psych::describe aggregate by doBy::summaryBy psych::describeBy 列联表： table() xtabs
4.4K120发布于 2018-04-11 - 来自专栏优雅R
「R」频数检验
这里我们使用xtabs()函数将它转换为列联表。 # 制造一个3维的列联表，最后一个变量时要控制的Location变量 ct <- xtabs(Count ~ Allele + Habitat + Location, data=fish) ct #> # 下面两个看似不同的列联表，实际检验结果相同 ct.1 <- xtabs(Count ~ Habitat + Allele + Location, data=fish) ct.2 <- xtabs(Count (Count ~ Location + Habitat + Allele, data=fish) ct.4 <- xtabs(Count ~ Habitat + Location + Allele, data (Count ~ Allele + Location + Habitat, data=fish) ct.6 <- xtabs(Count ~ Location + Allele + Habitat, data
1.6K10发布于 2020-07-06 - 来自专栏机器学习与统计学
R in action读书笔记（6）-第七章：基本统计分析（中）
函 数 描 述 table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表 xtabs 除此之外，xtabs()函数还可使用公式风格的输入创建列联表， 格式为：mytable<-xtabs(~A+B,data=mydata) 其中的mydata是一个矩阵或数据框。 对于Arthritis数据，有： > mytable<-xtabs(~Treatment+Improved,data=Arthritis) > mytable Improved Treatment 3.多维列联表 table()和xtabs()都可以基于三个或更多的类别型变量生成多维列联margin.table()、prop.table()和addmargins()函数可以自然地推广到高于二维的情况 另外，ftable()函数可以以一种紧凑而吸引人的方式输出多维列联表 > mytable<-xtabs(~Treatment+Sex+Improved,data=Arthritis) , , Improved
1.9K20发布于 2019-04-10 - 来自专栏YoungGy
R语言_基本统计分析
,dstats) #频数表和列联表,针对类别变量 #函数总概 table(var1,var2) xtabs(formula,data) #根据一个公式和一个矩阵或者数据框创建n维列联表 prop.table 一维列联表 #table默认忽略缺失值，若不则useNA="ifany" table(cyl) prop.table(table(cyl)) #二维列联表 table(cyl,am) mytable = xtabs #CrossTable生成二维列联表 install.packages("gmodels") library(gmodels) CrossTable(am,cyl) #多维列联表 mytable = xtabs # p>0.05,概率不够小，没有足够理由说明原来的两个变量是不独立的 #产生警告的原因，是6个单元格（男性，一定程度改善）有一个小于5，可能使卡方无效 library(vcd) mytable = xtabs (~Treatment+Improved,data=Arthritis) chisq.test(mytable) #治疗和改善不独立 p<0.01 mytable = xtabs(~Sex+Improved
1.4K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言逻辑斯蒂回归小实例
) head(mydata) install.packages("skimr") skimr::skim(mydata) sapply(mydata,sd) sapply(mydata,mean) xtabs 有的结果还不是很明白 需要把原文再多看几遍 需要抽时间看的内容 apply函数组的用法 with函数的用法 新学到的函数 xtabs()函数 > xtabs(~admit+rank,data=mydata
1.6K30发布于 2020-03-03 - 来自专栏阮一峰的网络日志
HTML 自定义元素教程
var xTabs = document.createElement('x-tabs'); xTabs instanceof HTMLUnknownElement // false xTabs instanceof
1.4K80发布于 2018-04-13 - 来自专栏数据驱动实践
R语言 马赛克图
2.620 16.46 0 1 4 4 # Mazda RX4 Wag 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4 df <- xtabs 6 2 2 0 # 8 0 0 0 第2步：mosaic绘制马赛克图 ## 图3 mosaic(df, main = "图3") # 图3 ## 图4 公式模式: ## df <- xtabs
2.5K10发布于 2020-07-23 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
R中的常用的检验方法
library(vcd) mytable<-xtabs(~Treatment+Improved, data=Arthritis) mytable ? 性别以及发病部位与两种病的关系用卡方独立检验： a<-xtabs(~class+sex,data) b<-xtabs(~class+part,data) chisq.test(a) chisq.test
1.3K20发布于 2020-11-26 - 来自专栏sci666
R语言系列第三期：③R语言表格及其图形展示
另外，与table()同源的另外的几个函数还有xtabs(),ftable()，它们通常会用来对数字向量和因子变量制表，但是它们与table()不同，将转化后的水平自动作为行和列的名称。 Xtabs()非常类似table()，它使用单边模型公式接口： > xtabs(~tanner+sex,data=juul) sex tanner M F I 291 但是，有的时候得到的多向表的形式并不是很友好： > head(stroke) > xtabs(~dgn+diab+coma,data=stroke) , , coma = No diab dgn 表格的合计和比例 很多时候我们需要计算表格的边际合计值，我们可以使用margin.table()函数来实现： > tanner.sex<-xtabs(~tanner+sex,data=juul) > tanner.sex
4.4K10发布于 2019-05-11 - 来自专栏优雅R
「R」基本统计分析
None Some Marked 50.00000 16.66667 33.33333 二维列联表 table()函数使用格式为： table(A, B) # A为行变量，B为列变量 xtabs ()函数可以使用公式风格的输入创建列联表： mytable <- xtabs(~ A + B, data = mydata) mydata是一个矩阵或数据框。 > library(grid) > library(vcd) > mytable <- xtabs(~ Treatment+Improved, data=Arthritis) > chisq.test( > mytable <- xtabs(~ Treatment+Improved, data=Arthritis) > fisher.test(mytable) Fisher's Exact Test (结果表明并不独立) > mytable <- xtabs(~ Treatment+Improved+Sex, data=Arthritis) > mantelhaen.test(mytable)
2.1K10发布于 2020-07-06 - 来自专栏杰的记事本
HTML5自定义标签
var xTabs = document.createElement('x-tabs'); xTabs instanceof HTMLUnknownElement // false xTabs instanceof
6.5K31发布于 2019-09-04 - 来自专栏医学和生信笔记
ROC阳性结果还是阴性结果？
猜他不是肿瘤 ## 28 非肿瘤 59.92225 猜他不是肿瘤 ## 29 非肿瘤 46.46360 猜他不是肿瘤 ## 30 非肿瘤 30.02914 猜他不是肿瘤 这样就能得出一个四格表： xtabs 一般情况下我们感兴趣的是确定是肿瘤的能力，此时真阳性率和假阳性率的计算如下： # 首先是获得四格表 xtabs(~outcome+pred,data = df1) ## pred ## # 此时四格表还是这个四格表 xtabs(~outcome+pred,data = df1) ## pred ## outcome 猜他不是肿瘤 猜他是肿瘤 ## 非肿瘤
73640编辑于 2023-02-14 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
R可视乎|马赛克图
2.2 vcd包的mosaic()函数 用该函数，我们就不用前面那么复杂的数据集进行绘制了，只要使用xtabs转换成以下数据格式即可，方便简单。 library(vcd) table<-xtabs(value ~variable+segment, melt_df) mosaic( ~segment+variable,table,shade=TRUE
2.2K20发布于 2021-04-09 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
R语言入门之相关性
("nonsmoker",24)) # 创建变量C mydata <- data.frame(A,B,C) # 利用以创建的变量构建数据框 library(vcd) #加载R包 mytable <- xtabs
1.7K10发布于 2020-08-06 - 来自专栏生信补给站
Broom |tidy up a bit，模型，检验结果一键输出！
chisq.test chit <- chisq.test(xtabs(Freq ~ Sex + Class, data = as.data.frame(Titanic))) tidy(chit) #只有
1.3K40发布于 2020-08-06 - 来自专栏Linux基础入门
R语言入门（一）之数据处理
x = xtabs(air.hole ~ chemical + repeats, data = a1) #xtabs（forula，data）根据一个公式和一个矩阵或数据框创建一个N维列联表； #波浪号
11.2K40发布于 2020-08-26 - 来自专栏全栈程序员必看
R语言怎么绘图(一个r语言完整的命令有什么)
您可能感兴趣的文章:R语言绘制空间热力图实例讲解 R语言实现对数据框按某一列分组求组内平均值 R语言写2048游戏实例讲解 R语言归一化处理实例讲解 R语言的xtabs函数实例讲解 R语言基本语法深入讲解
1.1K30编辑于 2022-07-30 - 来自专栏拓端tecdat
R语言代做编程辅导Big Data Analytics: Assignment – Hurricane Sandy and Flickr（附答案）
#转换成数据框形式head(flickrDF)=1, last=15))#提取前15个字符，到小时为止head(sandyFlickrData$Date)查看日期数据sandyFlickrTS <- xtabs buildFlickrURL1(hourBegin=as.POSIXct("2012-10-20 00:00:00"15个字符，到小时为止head(FlickrData$Date)FlickrTS <- xtabs
64000编辑于 2022-12-17
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号