使用dplyr mutate创建行的z测试

使用dplyr mutate函数创建行的z测试是在数据处理和分析中常用的操作之一。dplyr是R语言中一个强大的数据处理包，mutate函数可以用于创建新的列或修改现有列。

在创建行的z测试中，我们可以使用mutate函数来计算每个观测值的z分数。z分数是标准化的分数，表示一个观测值与平均值之间的偏离程度。

下面是一个完善且全面的答案：

概念：在统计学中，z测试（Z-test）是一种用于检验总体均值是否等于特定值的假设检验方法。它通过将样本均值与总体均值的差异标准化，从而得到一个z分数，然后根据这个z分数对假设进行检验。

分类： z测试属于统计学中的假设检验方法，用于检验总体均值。

优势：

可以通过标准化的z分数直观地表示一个观测值与总体均值之间的差异程度。
z测试是一种广泛应用的统计方法，适用于大部分正态分布的数据。
可以用于比较不同样本的均值差异，或者将观测值与某个已知的标准值进行比较。

应用场景： z测试在各个领域的数据分析中都有广泛应用，例如医学研究、市场调查、质量控制等。它常用于以下情况：

检验某一样本均值是否与总体均值有显著差异。
比较不同样本的均值是否有显著差异。
检验某一观测值是否与已知标准值有显著差异。

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r语言学习day6

")library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test %进行链式调用。...包依赖：inner_join()函数属于dplyr包，因此需要先加载dplyr包才能使用。merge()函数是基础R的一部分，无需额外加载包即可使用。...性能差异：在大型数据集上，dplyr包的函数通常比基础R函数的执行速度更快，因此inner_join()可能在某些情况下比merge()更高效。

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)以dplyr包为例官方包的文档dplyr示例数据test % arrange(cyl, disp)5.summarise()：汇总，对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强...(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差dplyr两个实用技能...2：count统计某列的unique值count(test,Species)分类变量每个变量值的频数dplyr处理关系数据将2个表进行连接1.內连inner_join,取交集inner_join(test1

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生信技能树七天学习小组 Day6笔记——学习R包

")library(dplyr)2 dplyr的五个基础函数test % (ctr + shift + M)可以在 R 中使用管道运算符 ( %>% ) 将一系列操作“通过管道”连接在一起，该运算符最常与 R 中的dplyr包一起使用，...管道运算符只是将一个操作的结果传递到其下面的下一个操作。使用管道运算符的优点是它使代码非常易于阅读。...'x'), z = c("A","B","C",'D'))test1test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','...1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test1test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))test2test3 <- data.frame(z

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")library(dplyr)示例数据：test % 或（ctrl + shift + M）2.count统计某列的unique值count()dplyr处理关系数据即将两个表连接test1 <- data.frame...(x = c('b','e','f','x'), z = c("A","B","C",'D'))test2 <- data.frame(x = c('a','b'...表所有记录semi_joinsemi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_joinanti_join(x = test2...x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))test3 <- data.frame(z

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这样，在使用 R 语言安装或更新包时，系统会优先从清华大学的镜像站点下载，从而加快下载速度 options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...具体使用哪一个是取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor，怎么知道存在于哪里呢？可以谷歌必应搜到的加载 library和require，两个函数均可。...使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数 dplyr包中函数使用 mutate() mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) select(...统计unique count(test,Species) 连接两个表 test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), z...by = 'x') 表格合并 bind_rows(test1, test2) bind_cols(test1, test3) 测试 R中自带的cbind函数和rbind函数

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")library(dplyr)dplyr五个基础函数1.mutate()，新增列test % (cmd/ctr + shift + M)test %>...% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))2:count统计某列的unique值dplyr处理关系数据

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")library(dplyr)示例数据使用- 使用内置数据集iris的简化版test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]dplyr包的基本使用1. mutate函数，新增列：...mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)2. select(),按列筛选- 按列号筛选：select(test,1)select(test,c(1,5...)dplyr两个实用技能1....值count(test,Species)dplyr包处理关系数据1....1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test1test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))test2test3 <- data.frame(z

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