小编MYa*_*208的帖子

我使用kableExtra了longtable下面的代码。

library(knitr)
library(kableExtra)

long_dt <- rbind(mtcars, mtcars)

kable(
      long_dt, 
      format    = "latex", 
      longtable = T, 
      booktabs  = T, 
      caption   = "Longtable"
      ) %>%
add_header_above(c(" ", "Group 1" = 5, "Group 2" = 6)) %>%
kable_styling(latex_options = c("repeat_header"))

输出是

我想知道如何在表格底部添加文本（下一页继续...），如果它跨越到下一页。

我想绘制一个ggplot2带有自定义y限制的条形图。

Type <- LETTERS[1:5]
Y    <- c(99, 99.5, 99.0, 98.8, 98.5)

df <- data.frame(Type, Y)

下面的代码适用于条形图：

library(ggplot2)
ggplot(data = df, mapping = aes(x = Type, y = Y, fill = Type)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  theme_bw()

但是，我无法设置y限制。请参见下面的代码。

ggplot(data = df, mapping = aes(x = Type, y = Y, fill = Type)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_y_continuous(limits = c(90, 100)) + 
  theme_bw()

ggplot(data = df, mapping = aes(x = Type, y = Y, fill = Type)) + …

我想在字符串中的三个字符后添加空格。我使用了以下代码，效果很好。我想知道是否还有其他简单的方法来完成相同的任务

library(stringi)
Test <- "3061660217"
paste(
    stri_sub(str = Test, from = 1, to = 3)
  , stri_sub(str = Test, from = 4)
  , sep = " "
  )

[1] "306 1660217"

我想知道如何使用以下R代码中的xtable函数获取LATEX表.

Block <- gl(8, 4)
A <- factor(c(0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,
          0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1))
B <- factor(c(0,0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,
          0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1))
C <- factor(c(0,1,1,0,1,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,
          1,0,1,0,0,0,1,1,1,1,0,0))
Yield <- c(101, 373, 398, 291, 312, 106, 265, 450, 106, 306, 324, 449,
       272, 89, 407, 338, 87, 324, 279, 471, 323, 128, 423, 334,
       131, 103, 445, 437, 324, 361, 302, 272)
aovdat <- data.frame(Block, A, B, C, Yield)

summary(aov(Yield~Block+A*B+Error(A*Block), data=aovdat))


Error: A
  Df Sum Sq Mean Sq
A  1 3465.3  3465.3

Error: Block
      Df Sum Sq Mean Sq …

我用psych包装模拟SEM(结构方程模型)的数据.我使用了使用psych包来生成和测试结构模型的第17页上给出的代码.代码是

library(psych)
set.seed(42)
fx <- matrix(c(0.9, 0.8, 0.7, rep(0, 9), 0.7, 0.6, 0.5, rep(0, 9), 0.6, 0.5, 0.4), ncol = 3)
rownames(fx) <- paste("x", 1:9, sep="")
fy <- matrix(c(0.6, 0.5, 0.4), ncol=1)
rownames(fy) <- paste("y", 1:3, sep="")
Phi  <- matrix(c(1, 0.48, 0.32, 0.4, 0.48, 1, 0.32, 0.3, 0.32, 0.32, 1, 0.2, 0.4, 0.3, 0.2, 1), ncol = 4)
twelveV <- sim.structure(fx=fx, Phi=Phi, fy=fy, n=100, raw=TRUE)
round(twelveV$model, 2)
round(twelveV$model-twelveV$r, 2)
twelveV$observed

然后我尝试使用sem包来分析模拟数据.代码是

sem.mod <- structure.sem(twelveV$model) …

我用这段R代码制作了biplot :

set.seed(12345)
require(ggplot2)
AData <- data.frame(Glabel=LETTERS[1:7], A=rnorm(7, mean = 0, sd = 1), B=rnorm(7, mean = 0, sd = 1))
TData <- data.frame(Tlabel=LETTERS[11:20], A=rnorm(10, mean = 0, sd = 1), B=rnorm(10, mean = 0, sd = 1))
i <- 2
j <- 3
p <- ggplot(data=AData, aes(AData[, i], AData[, j])) + geom_point() + theme_bw()
p <- p + geom_text(aes(data=AData, label=Glabel), size=3, vjust=1.25, colour="black")
p <- p + geom_segment(data = TData, aes(xend = TData[ ,i], yend=TData[ ,j]),
              x=0, …

我正在制作许多具有相同xlab的图表.我想我们可以在这样的主题中使用xlab:

theme_mine1 <- opts(
      panel.grid.major = theme_blank()
    , panel.grid.minor = theme_blank()
    , panel.background = theme_blank()
    , axis.line        = theme_blank()
    , xlab             = expression(paste("My (xlab ", m^{-2}, ")"))
    )

当我使用这个主题时,它不会给出任何错误或警告,但它不会改变xlab.任何建议将受到高度赞赏.谢谢

我可以使用ginv函数从MASS库中得到一个矩阵的摩尔-彭罗斯Generalisied逆.

m <- matrix(1:9, 3, 3)
library(MASS)
ginv(m)

在SAS中,我们确实有多个函数来获得矩阵的广义逆.SVD可用于找到广义逆,但这也是Moore-Penrose.我想知道在R中是否有任何函数可以得到除Moore-Penrose Generalisied Inverse之外的矩阵的广义逆(这不是唯一的).在此先感谢您的帮助和时间.

编辑

矩阵A的广义逆定义为满足等式AGA = A的任何矩阵G.

这个G不是Moore-Penrose Generalisied Inverse,所以它不是唯一的.

我正在使用knitr 0.5我的分析,它会抛出这个警告

Warning in parse_params(params) :
  (*) NOTE: I saw options " label = TrtScores-SD-Response, echo = FALSE, results = asis"
 are you using the old Sweave syntax? go http://yihui.name/knitr/options

为了这个chunck

<< label = TrtScores-SD-Response, echo = FALSE, results = asis >>=
R code
@

并knitr 0.5变得非常慢.有任何想法克服这个警告.谢谢

我想知道是否有任何 R 函数可以根据样本平均值、SD 和样本大小 (n) 执行 ANOVA 和 TukeyHSD。我找到了对样本统计数据执行方差分析的ind.oneway.second函数rpsychi，但找不到任何对样本统计数据执行 TukeyHSD 的函数。

library("rpsychi")

Mean <- c(90,85,92,100,102,106)
SD <- c(9.035613,11.479667,9.760268,7.662572,9.830258,9.111457)
SampleSize <- c(9,9,9,9,9,9)

fm1 <- ind.oneway.second(Mean, SD, SampleSize)
fm1
names(fm1)
TukeyHSD(fm1$anova.table)