1.4 Generating a sequence and a fac

1.4 Generating a sequence and a factor
In order to compute so-called quantiles of distributions (see e.g. Section 2.1.4) or plots of functions, we need to generate sequences of numbers. The easiest way to construct a sequence of numbers is by
> 1:5 [1] 1 2 3 4 5 5We mention in particular: http://faculty.ucr.edu/~tgirke/Documents/R_BioCond/R_BioCondManual.html 6The argument of functions is always placed between parenthesis ().
1.5. COMPUTING ON A DATA VECTOR 5
This sequence can also be produced by the function seq, which allows for various sizes of steps to be chosen. For instance, in order to compute percentiles of a distribution we may want to generate numbers between zero and one with step size equal to 0.1.
> seq(0,1,0.1) [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
For plotting and testing of hypotheses we need to generate yet another type of sequence, called a “factor”. It is designed to indicate an experimental condition of a measurement or the group to which a patient belongs.7 When, for instance, for each of three experimental conditions there are measurements from five patients, the corresponding factor can be generated as follows.
> factor factor [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 Levels: 1 2 3
The three conditions are often called “levels” of a factor. Each of these levels has five repeats corresponding to the number of observations (patients) within each level (type of disease). We shall further illustrate the idea of a factor soon because it is very useful for purposes of visualization.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1.4 Generating a sequence and a factorIn order to compute so-called quantiles of distributions (see e.g. Section 2.1.4) or plots of functions, we need to generate sequences of numbers. The easiest way to construct a sequence of numbers is by> 1:5 [1] 1 2 3 4 5 5We mention in particular: http://faculty.ucr.edu/~tgirke/Documents/R_BioCond/R_BioCondManual.html 6The argument of functions is always placed between parenthesis ().1.5. COMPUTING ON A DATA VECTOR 5This sequence can also be produced by the function seq, which allows for various sizes of steps to be chosen. For instance, in order to compute percentiles of a distribution we may want to generate numbers between zero and one with step size equal to 0.1.> seq(0,1,0.1) [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0For plotting and testing of hypotheses we need to generate yet another type of sequence, called a “factor”. It is designed to indicate an experimental condition of a measurement or the group to which a patient belongs.7 When, for instance, for each of three experimental conditions there are measurements from five patients, the corresponding factor can be generated as follows.> factor <- gl(3,5) > factor [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 Levels: 1 2 3The three conditions are often called “levels” of a factor. Each of these levels has five repeats corresponding to the number of observations (patients) within each level (type of disease). We shall further illustrate the idea of a factor soon because it is very useful for purposes of visualization.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.4
การสร้างลำดับและเป็นปัจจัยในการคำนวณquantiles ที่เรียกว่าการกระจาย (ดูมาตราเช่น 2.1.4) หรือแปลงฟังก์ชั่นที่เราต้องการที่จะสร้างลำดับของตัวเลข วิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้างลำดับของตัวเลขคือการ> 1: 5 [1] 1 2 3 4 5 5We กล่าวถึงโดยเฉพาะอย่างยิ่ง: http://faculty.ucr.edu/~tgirke/Documents/R_BioCond/R_BioCondManual.html อาร์กิวเมนต์ 6The ฟังก์ชั่นที่วางอยู่เสมอระหว่างวงเล็บ (). 1.5 COMPUTING บนข้อมูลเวกเตอร์ 5 ลำดับนอกจากนี้ยังสามารถผลิตได้โดยหมายเลขฟังก์ชั่นซึ่งจะช่วยให้ขนาดต่างๆตามขั้นตอนที่ได้รับเลือก ยกตัวอย่างเช่นในการสั่งซื้อเพื่อคำนวณเปอร์เซนต์ของการกระจายเราอาจต้องการที่จะสร้างตัวเลขระหว่างศูนย์และหนึ่งในขั้นตอนที่มีขนาดเท่ากับ 0.1.> หมายเลข (0,1,0.1) [1] 0.1 0.2 0.0 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 สำหรับการวางแผนและการทดสอบสมมติฐานที่เราต้องการที่จะสร้าง แต่ประเภทของลำดับอื่นที่เรียกว่า "ปัจจัย" มันถูกออกแบบมาเพื่อแสดงให้เห็นสภาพการทดลองการวัดหรือกลุ่มที่ผู้ป่วย belongs.7 เมื่อตัวอย่างเช่นสำหรับแต่ละสามเงื่อนไขการทดลองมีการวัดจากไฟได้ผู้ป่วยปัจจัยที่สอดคล้องกันสามารถสร้างขึ้นดังต่อไปนี้.> ปัจจัย <- GL (3,5)> ปัจจัย [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 ระดับ: 1 2 3 ทั้งสามเงื่อนไขที่มักจะเรียกว่า "ระดับ" ของปัจจัย แต่ละระดับเหล่านี้มีสายได้ซ้ำที่สอดคล้องกับจำนวนของการสังเกต (ผู้ป่วย) ภายในแต่ละระดับ (ชนิดของโรค) เรายังจะต้องแสดงให้เห็นถึงความคิดของปัจจัยในเร็ว ๆ นี้เพราะมันมีประโยชน์มากสำหรับวัตถุประสงค์ของการสร้างภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1.4 การสร้างลำดับและปัจจัย
เพื่อคำนวณที่เรียกว่า quantiles ของการแจกแจง ( ดูเช่นส่วน 2.1.4 ) หรือแปลงของฟังก์ชันที่เราต้องการที่จะสร้างลำดับของตัวเลข วิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้างลำดับของตัวเลขโดย
> 1 : 5 [ 1 ] 1 2 3 4 5 5we เอ่ยโดย : http : / / คณะ UCR . edu / ~ tgirke / เอกสาร / r_biocond / r_biocondmanual .อาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชัน HTML 6the วางอยู่เสมอระหว่างวงเล็บ ( ) .
1.5 บนเวกเตอร์คอมพิวเตอร์ข้อมูล 5
ลำดับนี้ยังสามารถผลิตโดยฟังก์ชัน seq ซึ่งช่วยให้ขนาดต่าง ๆ ของขั้นตอนในการเลือก ตัวอย่าง เพื่อคำนวณหาเปอร์เซ็นต์ของการกระจายที่เราอาจต้องการสร้างหมายเลขระหว่างศูนย์และหนึ่งที่มีขนาดขั้นเท่ากับ 0.1 .
> seq ( 0,1,0.1 ) [ 1 ] 0.0 0.1 0.2 03 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
สำหรับพล็อตและการทดสอบสมมติฐานที่เราต้องสร้างอีกประเภทของลำดับ เรียกว่า " ปัจจัย " มันถูกออกแบบมาเพื่อบ่งชี้ภาวะการทดลองของการวัดหรือกลุ่มที่ผู้ป่วยอยู่ที่ 7 เมื่อ ตัวอย่างเช่น สำหรับแต่ละสามสภาวะผู้ป่วยจึงได้มีการวัดจาก ,องค์ประกอบที่สามารถสร้างขึ้นดังนี้ .
> ปัจจัย < - GL ( 3.5 ) > ปัจจัย [ 1 ] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 1 2 3
3 เงื่อนไขที่มักจะเรียกว่า " ระดับ " ของปัจจัย แต่ละระดับเหล่านี้ได้จึงได้ทำซ้ำตามจำนวนค่าสังเกต ( ผู้ป่วย ) ภายในแต่ละระดับ ( ชนิดของโรค )เราจะยังแสดงให้เห็นถึงความคิดของปัจจัยนี้ เพราะมันมีประโยชน์มากสำหรับวัตถุประสงค์ของการแสดงภาพประกอบเพลง .