关键词：
参考技术A 原理参考 文章 ，主要思想我认为是求出所有分布的可能（中间的一般为零假设），出现这种分布的概率。distribution= 参数可为exact（精确模式，即依据所有可能的排列组合，仅适用于两样本问题）、approxiamate(nresample=#)（蒙特卡洛抽样，#指需要重复的次数）、asymptotic（渐进分布抽样）
lmPerm包更擅长方差分析。示例实验设计仍为5组接受不同治疗方法的多组结果比较。
实验示例仍为关节炎的治疗（两种）与效果（无、部分、显著）间的关系
实验示例为研究文盲率与谋杀率是否相关
主要为 lmp() 、 aovp() 两个函数分别对应参数法的 lm() 线性回归、 aov() 方差分析。主要格式上的区别是添加了 perm= 参数。可以为Exact（精确模式）、Prob（不断从可能的序列中抽样，直至估计的标准差在估计的p值0.1之下）、SPR（使用贯序概率比检验来判断何时停止抽样）。值得注意的是当样本观测大于10，perm="Exact"自动默认转为"Prob"，因此精确检验只适用于小样本问题。
（1）简单线性回归
实验示例仍为以身高预测体重的设计
（2）多项式回归
高精度拟合身高体重回归关系
（3）多元回归
探究谋杀率与多因素的回归关系
（1）单因素方差分析
（2）单因素协方差分析
实验示例仍为药物对刚出生小鼠体重影响，协变量为怀孕时间
（3）双因素方差分析（交互效应）
实验示例：两种药物分别在不同剂量下对小鼠牙齿长度的影响。
核心思想是有放回的抽样多次（1000次）
（1）写一个能返回带研究统计量的函数；
（2）确定重复数，使用 boot() 函数处理；（一般重复1000次即可；此外有人认为初始样本大小为20-30即可得到足够好的结果）；
（3） boot.ci() 函数计算统计量置信区间。
实验示例：使用mtcar数据框，采用多元回归，根据车重和发动机排量来预测汽车的每加仑行驶的英里数。想获得95%的R平方值（预测变量对响应变量可解释的方差比）的置信区间
（1）首先写函数
（2）然后使用boot()函数
（3）最后boot.ci()函数求置信区间
实验示例：使用mtcar数据框，采用多元回归，根据车总和发动机排量来预测汽车的每加仑行驶的英里数。想获取一个统计量向量--三个回归系数（截距项、车总、发动机排量）95%的置信区间。
《r语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法
参考技术A数据准备许多实际情况中统计假设（假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布）并不一定满足，比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复... 查看详情
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r语言相关性检验函数2021.3.11
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零基础入门学习java第十一节：java中的类和对象
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如何计算 R 中 epsilon-squared（Kruskal-Wallis 检验的效应大小）的置信区间？
】如何计算R中epsilon-squared（Kruskal-Wallis检验的效应大小）的置信区间？【英文标题】：HowcanIcalculateconfidenceintervalsforepsilon-squared(EffectsizeforKruskal-Wallistest)inR?【发布时间】：2019-07-0212:03:47【问题描述】：我想计算R中epsilon-squaredeffec... 查看详情
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web前端开发笔记——第二章html语言第十一节语义标签(代码片段)
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