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這篇文章將為大家詳細講解有關R語言中xtabs函數(shù)的用法,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
今天在做一個列聯(lián)表獨立性檢驗的時候,總是無法處理好要求的數(shù)據(jù)類型,偶然的機會,看到了xtabs()函數(shù),感覺很適合用來做列聯(lián)表,適合將一列數(shù)據(jù)轉換成列聯(lián)表。
shifou <- c("yes","yes","no","no") xinbie <- c("nan","nv","nan","nv") freq <- c(34,38,28,50) (exer6_2 <- data.frame(shifou,xinbie,freq)) (count22 <- xtabs(freq~.,data = exer6_2))#這個點表示shifou + xinbie,這個和lm()用法差不多 assocstats(count22)
運行過程與結果如下:
> shifou <- c("yes","yes","no","no")#是否逃課 > xinbie <- c("nan","nv","nan","nv")#性別 > freq <- c(34,38,28,50) > (exer6_2 <- data.frame(shifou,xinbie,freq))#“nan”表示男,“nv”表示女,yes表示逃課,no表示不逃課 shifou xinbie freq 1 yes nan 34 2 yes nv 38 3 no nan 28 4 no nv 50 > (count22 <- xtabs(freq~.,data = exer6_2))#這個數(shù)據(jù)表示性別與性別是否有關 xinbie shifou nan nv no 28 50 yes 34 38 > assocstats(count22) X^2 df P(> X^2) Likelihood Ratio 1.9830 1 0.15908 Pearson 1.9802 1 0.15937<br>#這個p值為0.15937大于0.05,表示與性別沒有關系 Phi-Coefficient : 0.115 Contingency Coeff.: 0.114 Cramer's V : 0.115
接下來,創(chuàng)建一個更加難的數(shù)據(jù)集
(價格 <- rep(c("10萬以下","10~20萬","20~30萬","30萬以上"),each = 3)) (地區(qū) <- rep(c("東部","中部","西部"),each = 1,times = 4)) (數(shù)量 <- c(20,40,40,50,60,50,30,20,20,40,20,10)) (銷售情況 <- data.frame(價格,地區(qū),數(shù)量)) (count2 <- xtabs(數(shù)量 ~ (價格 + 地區(qū)),data = 銷售情況))
運算過程:
> (價格 <- rep(c("10萬以下","10~20萬","20~30萬","30萬以上"),each = 3)) [1] "10萬以下" "10萬以下" "10萬以下" "10~20萬" "10~20萬" "10~20萬" "20~30萬" [8] "20~30萬" "20~30萬" "30萬以上" "30萬以上" "30萬以上" > (地區(qū) <- rep(c("東部","中部","西部"),each = 1,times = 4)) [1] "東部" "中部" "西部" "東部" "中部" "西部" "東部" "中部" "西部" "東部" "中部" [12] "西部" > (數(shù)量 <- c(20,40,40,50,60,50,30,20,20,40,20,10)) [1] 20 40 40 50 60 50 30 20 20 40 20 10 > (銷售情況 <- data.frame(價格,地區(qū),數(shù)量)) 價格 地區(qū) 數(shù)量 1 10萬以下 東部 20 2 10萬以下 中部 40 3 10萬以下 西部 40 4 10~20萬 東部 50 5 10~20萬 中部 60 6 10~20萬 西部 50 7 20~30萬 東部 30 8 20~30萬 中部 20 9 20~30萬 西部 20 10 30萬以上 東部 40 11 30萬以上 中部 20 12 30萬以上 西部 10 > (count2 <- xtabs(數(shù)量 ~ (價格 + 地區(qū)),data = 銷售情況)) 地區(qū) 價格 東部 西部 中部 10~20萬 50 50 60 10萬以下 20 40 40 20~30萬 30 20 20 30萬以上 40 10 20
可以看出這個count2也構成了這個列聯(lián)表的形式,接下來,使用chisq.test()函數(shù)便可進行卡方檢驗
> chisq.test(count2) Pearson's Chi-squared test data: count2 X-squared = 29.991, df = 6, p-value = 3.946e-05
關于“R語言中xtabs函數(shù)的用法”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。
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