aggregate_linest_list | 线性估计矩阵 | ||
beets | 甜菜数据 | ||
breastcancer | 250例乳腺癌p53突变状态的基因表达特征 | ||
budworm | 虫数据 | ||
by-lapply | 基于公式的lapply和sapply版本 | ||
by-lmby | 具有公共模型的lm对象列表 | ||
by-order | 对数据帧的行进行排序 | ||
by-sample | 从数据帧采样 | ||
by-split | 拆分数据帧 | ||
by-subset | 查找被公式中的变量拆分的数据帧的子集。 | ||
by-summary | 用于计算groupwise摘要统计信息的函数 | ||
by-transform | 函数进行分组转换 | ||
carcass | 344头猪胴体瘦肉精含量分析 | ||
carcassall | 344头猪胴体瘦肉精含量分析 | ||
codstom | 加拿大圣劳伦斯湾大西洋鳕鱼的食性 | ||
coef.esticon_class | lm、glm、lme和geeglm对象的对比度 | ||
coef.linest_class | 计算线性估计 | ||
coef.lmBy | 具有公共模型的lm对象列表 | ||
coef.summary_lmBy | 具有公共模型的lm对象列表 | ||
confint.esticon_class | lm、glm、lme和geeglm对象的对比度 | ||
confint.linest_class | 计算线性估计 | ||
crimeRate | 犯罪 | ||
cropyield | 丹麦农业生产的粮食和根茎作物的产量。 | ||
data-mathmark | 学生数学成绩 | ||
descStat | 计算数值向量的简单描述性统计。 | ||
dietox | 3x3析因试验猪的生长曲线 | ||
esticon | lm、glm、lme和geeglm对象的对比度 | ||
fatacid | 猪食鱼油 | ||
fev | 儿童用力呼气量 | ||
firstlastobs | 找到第一个/最后一个唯一值的索引 | ||
firstobs | 找到第一个/最后一个唯一值的索引 | ||
firstobs.default | 找到第一个/最后一个唯一值的索引 | ||
firstobs.formula | 找到第一个/最后一个唯一值的索引 | ||
fitted.lmBy | 具有公共模型的lm对象列表 | ||
getBy | 具有公共模型的lm对象列表 | ||
get_contrasts | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_contrasts.default | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_contrasts.merMod | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_linest_list | 线性估计矩阵 | ||
get_vartypes | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_X | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_X.default | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_X.merMod | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_xlevels | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_xlevels.default | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_xlevels.mer | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
get_xlevels.merMod | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
haldCement | 硬化水泥中的热发展。 | ||
head.splitByData | 拆分数据帧 | ||
interaction-plot | 双向交互图 | ||
interaction_plot | 双向交互图 | ||
is-estimable | 确定对比度是否可估计。 | ||
is_estimable | 确定对比度是否可估计。 | ||
is_grouped | 找出向量中相同元素的子序列。 | ||
lapplyBy | 基于公式的lapply和sapply版本 | ||
lapply_by | 基于公式的lapply和sapply版本 | ||
lastobs | 找到第一个/最后一个唯一值的索引 | ||
lastobs.default | 找到第一个/最后一个唯一值的索引 | ||
lastobs.formula | 找到第一个/最后一个唯一值的索引 | ||
LE_matrix | 线性估计矩阵 | ||
LE_matrix.default | 线性估计矩阵 | ||
linest | 计算线性估计 | ||
linest-get | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
linest-matrix | 线性估计矩阵 | ||
linest.default | 计算线性估计 | ||
linest.geeglm | 计算线性估计 | ||
linest.glm | 计算线性估计 | ||
linest.lm | 计算线性估计 | ||
linest.lmerMod | 计算线性估计 | ||
linest.merMod | 计算线性估计 | ||
lmBy | 具有公共模型的lm对象列表 | ||
lm_by | 具有公共模型的lm对象列表 | ||
ls-means | 计算LS均值(又称总体均值或边际均值) | ||
LSmeans | 计算LS均值(又称总体均值或边际均值) | ||
LSmeans.default | 计算LS均值(又称总体均值或边际均值) | ||
LSmeans.lmerMod | 计算LS均值(又称总体均值或边际均值) | ||
math | 学生数学成绩 | ||
mathmark | 学生数学成绩 | ||
milkman | 人工挤奶奶牛的产奶量数据。 | ||
milkman_rdm1 | 人工挤奶奶牛的产奶量数据。 | ||
NIRmilk | 牛奶 | ||
null-basis | 查找(右)空空间的基。 | ||
null_basis | 查找(右)空空间的基。 | ||
orderBy | 对数据帧的行进行排序 | ||
order_by | 对数据帧的行进行排序 | ||
parseGroupFormula | 用“调节棒”从配方中提取成分 | ||
popMeans | 计算LS均值(又称总体均值或边际均值) | ||
popMeans.default | 计算LS均值(又称总体均值或边际均值) | ||
popMeans.lmerMod | 计算LS均值(又称总体均值或边际均值) | ||
potatoes | 20个土豆的重量和大小 | ||
recodeVar | 重新编码向量的值 | ||
renameCol | 重命名矩阵或数据帧中的列。 | ||
residuals.lmBy | 具有公共模型的lm对象列表 | ||
rle2 | 找出向量中相同元素的子序列。 | ||
sampleBy | 从数据帧采样 | ||
sample_by | 从数据帧采样 | ||
sapplyBy | 基于公式的lapply和sapply版本 | ||
sapply_by | 基于公式的lapply和sapply版本 | ||
set_covariate_val | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
set_xlevels | 计算均值、对比度等的辅助函数 | ||
splitBy | 拆分数据帧 | ||
split_by | 拆分数据帧 | ||
subSeq | 找出向量中相同元素的子序列。 | ||
subsetBy | 查找被公式中的变量拆分的数据帧的子集。 | ||
subset_by | 查找被公式中的变量拆分的数据帧的子集。 | ||
sub_seq | 找出向量中相同元素的子序列。 | ||
summary.esticon_class | lm、glm、lme和geeglm对象的对比度 | ||
summary.linest_class | 计算线性估计 | ||
summary.lmBy | 具有公共模型的lm对象列表 | ||
summaryBy | 用于计算groupwise摘要统计信息的函数 | ||
summary_by | 用于计算groupwise摘要统计信息的函数 | ||
tail.splitByData | 拆分数据帧 | ||
taylor | 泰勒展开(一维) | ||
tidy-esticon | 整理估价对象 | ||
tidy-linest | 整理线条对象 | ||
tidy.esticon_class | 整理估价对象 | ||
tidy.linest_class | 整理线条对象 | ||
timeSinceEvent | 计算向量中的“事件发生后的时间”。 | ||
transformBy | 函数进行分组转换 | ||
transform_by | 函数进行分组转换 | ||
vcov.esticon_class | lm、glm、lme和geeglm对象的对比度 | ||
which.maxn | 数字向量中的n个最大或n个最小元素在哪里? | ||
which.minn | 数字向量中的n个最大或n个最小元素在哪里? | ||
.rhsf2list | 将右侧公式转换为列表 |