lavaan简明教程 [中文翻译版] 译者注:此文档原作者为比利时Ghent大学的Yves Rosseel博士,lavaan亦为其开发,完全开源.免费.我在学习的时候顺手翻译了一下,向Yves的开源精神致敬.此翻译因偷懒部分删减,但也有增加,有错误请留言 「转载请注明出处」 目录 lavaan简明教程 [中文翻译版] 目录 摘要 在开始之前 安装lavaan包 模型语法 例1:验证性因子分析(CFA) 例2:结构方程(SEM) 更多关于语法的内容 6.1 固定参数 6.2 初值 6.3 参数标签

R 语言画图的基本参数 点 点的种类 点的种类参数为 pch,每一种符号对应一个数字编号 # 点有25种,为了展示25种点 x = 1:25 y = 1:25 x ## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 ## [24] 24 25 plot(x, x, pch = x) # 在图上随意添加点 lines(10, 15, type = "b", pch = 5) # type的含义 plot(x

标题 plot(c(1:2,2:4),main = "这是主标题",sub = "这是副标题",xlab = "这是x轴", ylab = "这是y轴") 坐标轴筛选 plot(c(1:20,10:30,15:40)) plot(c(1:20,10:30,15:40),xlim = c(10,80),ylim = c(20,40)) 颜色 单一颜色 命令行输入colors(),可以查看所有可用的颜色(当前有657种颜色可供使用

args_test.R 代码如下: Args <- commandArgs()cat("Args[1]=",Args[1],"\n")cat("Args[2]=",Args[1],"\n")cat("Args[3]=",Args[3],"\n")cat("Args[4]=",Args[4],"\n")cat("Args[5]=&qu

思路   grid的画图函数都含有just,但是just参数的是怎么调节图形位置的总是让人非常费解,于是便写了代码来一探究竟.   思路非常简单:放一个2*2的布局viewport,每个布局里面放一个viewport,每个viewport都用了不同的just参数.just之后的矩形用蓝色显示,中心点的移动用箭头表示出来, 这样每个参数对应图形怎么移动的都能一目了然.从以下的代码也能学到如何安排布局, 如何使用grobX和grobY获得grob对象的坐标, 如何进行基本的viewport切换等.

  R是一个惊艳的图形构建平台,这也是R语言的强大之处.本文将分享R语言简单的绘图命令.   本文所使用的数据或者来自R语言自带的数据(mtcars)或者自行创建.   首先,让我们来看一个简单例子: dose <- c(20, 30, 40, 45, 60) drugA <- c(16,20,27,40,60) plot(dose, drugA) 绘制的图形如下:   我们有必要对上述代码做些说明:首句和第二条语句创建两个向量,第三条语句打开一个图形窗口并生成一幅散点图.   这也许是个极为

R语言-组间差异的非参数检验 7.5 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设,可以转而使用非参数方法.举例来说,若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系,那么你可能会希望使用本节中的方法. 7.5.1 两组的比较 若两组数据独立,可以使用Wilcoxon秩和检验(更广为人知的名字是Mann–Whitney U检验)来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的(即,在一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大).调用格式为: 其中的y是数值型变量,而x是一个二分变量

R 语言基本数据结构 首先让我们先进入 R 环境下: sudo R 赋值 R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 ,<- 的快捷键是 alt + - . > a <- c(2,5,8) > a [1] 2 5 8 筛选 我们可以用下标来筛选,例如: > a[1:2] [1] 2 5 注意 R 语言的下标是从 1 开始的. 当然我们也可以用逻辑进行筛选,例如: > a[a>4] [1] 5 8 为了了解这个式子的原理,我们先看看 a>4 是什么: &g

本文目录 公共参数列表 par 颜色相关 字体相关 字体大小相关 线条相关 符号相关 线条和符号大小相关 结束 本文首发:program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可. 这一篇介绍par参数比较基础的几个参数用法,涉及颜色,字体,线条和符号,坐标轴,添加图例,组合做图留到下一篇文章. 上一篇文章已经详细的介绍了R语言可视化技术的

一个简单的例子: > plot(cars$dist~cars$speed,+ main="车位移与速度的关系",+ xlab="速度",+ ylab="位移",+ xlim=c(0,25),+ ylim=c(0,100), + cex=1, + col="red",+ pch=19) 运行结果如图: 参数如下,具体使用方法见上面示例 main:图形标题 sub:子标题 xlab:x轴标题 ylab:y轴标题 xlim:x

R语言csv与txt文本读入区分 R语言用来处理数据很方便,而处理数据的第一步是把数据读入内存空间,平时最常用的文本数据储存格式有两种: 一种是CSV(逗号分隔符文本)另一种是TXT(Tab分隔符或空格分隔符),有时候读这两种文件格式读入容易混淆. 1,我们读入数据的时候,一般写文件名有两种方式: (1)将储存数据的文件所在的目录设置为工作目录(setwd(“file path")),读文件时只需要写文件名即可 setwd('C:/Data/mydata') data <- read.ta

shell中调用R语言并传入参数的两种方法 第一种: Rscript myscript.R R脚本的输出 第二种: R CMD BATCH myscript.R # Check the output cat myscript.Rout 调用R脚本的全部控制台log 传入参数: 在脚本中add args<-commandArgs(TRUE) 然后shell中: Rscript myscript.R arg1 arg2 arg3 注意取出来的参数是所有参数连在一起的character

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

什么是DataFrame 引用 r-tutor上的定义: DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量. 没错,DataFrame就是类似于Excel表格和MySQL数据库一样是一个结构化的数据体.而这种结构化的数据体是当代数据流编程中的中流砥柱,几乎所有先进算法的载体都是DataFrame,比如现在我们耳熟能详的逻辑回归算法.贝叶斯算法.支持向量机算法.XGBoost算法等等都建立在这个数据流编程的基础之上,我们可以在R.Python.Scala

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

首先写第二部分的前言. 第二部分用来介绍获取数据基本信息的图形技术和统计方法. 本章主要内容 条形图.箱型图.点图 饼图和扇形图 直方图和核密度图 分析数据第一步就是要观察它,用可视化的方式是最好的.本章的主题有两个 1.将变量的分布作可视化展示 2.通过结果变量进行跨组比较 下面从不同的图形开始探索数据. 6.1条形图 6.1.1简单地条形图 条形图是通过条形展示离散变量的频数分布.函数是barplot: barplot(height) height是主要参数,horiz = TRUE就是横向

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内.首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快. R语言中的归一化函数:scale 数据归一化包括数据的中心化和数据的标准化. 1. 数据的中心化所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值.例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2. 数据的标准化所谓数据的标准化是指中心化之后的数