replications
位于 stats
包(package)。 说明
返回公式中每项的重复次数向量或列表。
用法
replications(formula, data = NULL, na.action)
参数
formula |
公式或术语对象或 DataFrame 。 |
data |
用于查找 |
na.action |
处理缺失值的函数。默认为 |
细节
如果 formula
是数据帧并且 data
缺失,则 formula
用于 data
,公式为 ~ .
。
公式中的任何字符向量都被强制为因子。
值
一个向量或列表,公式中的每一项都有一个条目,给出每个级别的重复次数。如果所有级别都是平衡的(具有相同的重复次数),则结果是一个向量,否则它是一个列表,其中每个项都有一个组件,根据需要作为向量、矩阵或数组。
平衡测试是 !is.list(replications(formula,data))
。
例子
## From Venables and Ripley (2002) p.165.
N <- c(0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,0,0)
P <- c(1,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0)
K <- c(1,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,0,0,0,1,1,1,0,1,0)
yield <- c(49.5,62.8,46.8,57.0,59.8,58.5,55.5,56.0,62.8,55.8,69.5,
55.0, 62.0,48.8,45.5,44.2,52.0,51.5,49.8,48.8,57.2,59.0,53.2,56.0)
npk <- data.frame(block = gl(6,4), N = factor(N), P = factor(P),
K = factor(K), yield = yield)
replications(~ . - yield, npk)
作者
The design was inspired by the S function of the same name described in Chambers et al (1992).
参考
Chambers, J. M., Freeny, A and Heiberger, R. M. (1992) Analysis of variance; designed experiments. Chapter 5 of Statistical Models in S eds J. M. Chambers and T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole.
也可以看看
相关用法
- R relevel 因子水平重新排序
- R reorder.default 因子水平重新排序
- R rect.hclust 在层次集群周围绘制矩形
- R reshape 重塑分组数据
- R read.ftable 操作平面列联表
- R reorder.dendrogram 重新排序树状图
- R residuals 提取模型残差
- R rWishart 随机 Wishart 分布式矩阵
- R r2dtable 具有给定边际的随机 2 向表
- R runmed 运行中位数 – 稳健散点图平滑
- R stlmethods STL 对象的方法
- R medpolish 矩阵的中值波兰(稳健双向分解)
- R naprint 调整缺失值
- R summary.nls 总结非线性最小二乘模型拟合
- R summary.manova 多元方差分析的汇总方法
- R formula 模型公式
- R nls.control 控制 nls 中的迭代
- R aggregate 计算数据子集的汇总统计
- R deriv 简单表达式的符号和算法导数
- R kruskal.test Kruskal-Wallis 秩和检验
- R quade.test 四方测试
- R decompose 移动平均线的经典季节性分解
- R plot.stepfun 绘制阶跃函数
- R alias 查找模型中的别名(依赖项)
- R qqnorm 分位数-分位数图
注:本文由纯净天空筛选整理自R-devel大神的英文原创作品 Number of Replications of Terms。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。