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1楼 2010-02-12 10:05:02

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zwdbordeaux

木虫 (正式写手)

应助: 0 (幼儿园)
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线性相关分析及作图
此处把两种相关性的分析和作图方法组合到一起，即运用所有观测值和运用均值。
par(mfrow=c(2,1),mai=c(0,0,0,0),omi=c(0.6,0.6,0.1,0.1))
#运用所有观测值作图和分析
plot(cab$HeadWt,cab$VitC,type="n",xaxt="n"

points(cab[cab$Cul=="c39","HeadWt"],cab[cab$Cul=="c39","VitC"],pch=1)
points(cab[cab$Cul=="c52","HeadWt"],cab[cab$Cul=="c52","VitC"],pch=0)
#线性模型的分析
lm1<-lm(VitC~HeadWt,data=cab)
#结果的总结
summary(lm1)
#在图中添加拟合的直线
abline(lm1)
添加方程
text(1.7,47, "y=77.6-7.57x\n(P<0.0001,n=58)"

legend("topright",legend=c("CV39","CV52"

,pch=c(1,0),title="A"

#运用均值作图
plot(cab$HeadWt,cab$VitC,type="n"

#添加x轴方向的误差线
plotCI(x=group[group$Cul=="39","Meanwt"],y=group[group$Cul=="39","Meanvc"],err="x",liw=group[group$Cul=="39","SEwt"],uiw=group[group$Cul=="39","SEwt"],pch=2,add=TRUE)
plotCI(x=group[group$Cul=="52","Meanwt"],y=group[group$Cul=="52","Meanvc"],err="x",liw=group[group$Cul=="52","SEwt"],uiw=group[group$Cul=="52","SEwt"],pch=0,add=TRUE)
#添加y轴方向的误差线
plotCI(x=group[group$Cul=="39","Meanwt"],y=group[group$Cul=="39","Meanvc"],err="y",liw=group[group$Cul=="39","SEvc"],uiw=group[group$Cul=="39","SEvc"],pch=2,add=TRUE)
plotCI(x=group[group$Cul=="52","Meanwt"],y=group[group$Cul=="52","Meanvc"],err="y",liw=group[group$Cul=="52","SEvc"],uiw=group[group$Cul=="52","SEvc"],pch=0,add=TRUE)
#对均值作线性拟合
lm2<-lm(Meanvc~Meanwt,data=group)
summary(lm2)
abline(lm2)
text(1.7,47, "y=87.5-11.4x\n(P<0.05,n=58)"

legend("topright",legend="B",bty="n"

mtext("重量(kg)",side=1,at=0.5,adj=0.5,outer=TRUE,line=2)
mtext("维他命含量(mg/kg)",side=2,at=0.5,adj=0.5,outer=TRUE,line=2)