我正在尝试创建一个R标记文档,其目的是自动报告我们学校的笔试成绩。它包括两个数据可视化结果(参数化,以考虑不同科目和考试类型之间的差异)。在我的代码中有一个部分,其目的是确定结果来自多少个单独的类。并自动进行独立样本t检验或方差分析以检验班级间的差异,使用考试总分数作为因变量。它使用文本中的参数,如下所示:
The results of the `r</
我想在model.matrix的C实现中设置一个断点。我在上尝试了Selva的解决方案Error in debug(C_modelmatrix) : object 'C_modelmatrix' not found> debug(modelmatrix)我感兴趣的函数可以找到。SEXP modelmat
我正在通过"sparklyr“和"SparkR”对spark in R进行基准测试。我在不同的Testdata上测试不同的函数。在两种特殊的情况下,我计算了一列中的零的数量和一列中的NA的数量,我意识到无论数据有多大,在不到一秒的时间内就能得到结果。所有其他计算都会随着数据的大小而变化。所以我不认为Spark在那里计算任何东西,但那些案例存储在元数据中<
我对n=452参与者进行了重复测量。SPSS的弗里德曼检验给出了df=2,卡方为36.970,而下面是R和python的输出。我无法解释卡方差值(R和python的30和SPSS的36 )的差异,尽管它不是太多。有人能帮我理解这个吗?#Friedman rank sum test in R data: data.matri