为了拟合我的数据集的几个概率分布，我尝试了几个使用car和MASS包的分布，例如泊松分布：

但是，如果我的选择是二项分布，MASS包不支持这种分布，那么我使用fitdistrplus包：

当我尝试：

不起作用包的qqp功能。car还有其他选项可以拟合二项式分布，例如qqp函数吗？

谢谢，

在 R 中，似乎有两种流行的计算 VIF（方差膨胀因子，用于检测回归变量之间的共线性）的方法：

1. 包中的vif()函数car，其中输入是模型。这要求您首先拟合模型，然后才能检查模型中变量之间的 VIF。

2. 函数，其中corvif()输入是实际的候选解释变量（即变量列表，甚至在模型拟合之前）。此功能是AED包的一部分 (Zuur et al. 2009)，该包已停产。这似乎只适用于变量列表，而不适用于拟合回归模型。

这是一个数据示例：

模型选择后，这是最优模型：

对于上面提到的第一种方式，可以执行以下操作：

基于模型作为输入获得 VIF。

但是对于第二种方式，可以在拟合模型之前查看变量的 VIF：

（corvif()功能代码可以在这里找到：http ://www.highstat.com/Book2/HighstatLibV6.R ）

这两个函数的基础数学看起来是相同的，但是函数的编写方式，它们接受不同类型的对象作为输入。

我的问题是：

1. 您是否更喜欢基于 VIF 计算

   1. 在模型拟合之前的变量列表上，
   2. 在拟合模型上，或
   3. 两个都？

2. 人们是否推荐和/或使用任何函数（除了已经提到的两个函数）来计算 VIF？

3. 有没有人知道一个 R 函数可以在变量列表和拟合模型上作为输入工作？

我正在尝试在 R 中运行重复测量 MANOVA，它还包含许多因变量（行为任务的关键结果变量）。重复测量是由于交叉设计，其中个人服用药物和安慰剂（按随机顺序）。

我正在运行的代码如下所示：

结果是这个错误： Anova.III.mlm 中的错误（mod，SSPE，error.df，idata，idesign，icontrasts，：（列表）对象不能被强制输入'double'但是，当我将 imatrix 从列表到一个矩阵，我得到这个错误响应：

do.call(cbind, imatrix) 中的错误：第二个参数必须是一个列表

我基于 car::Anova 包中关于双多变量分析的示例。请让我知道您是否可以提供帮助，或者我是否可以添加任何内容以使这个问题更清楚。

我们有 35 个间充质干细胞 (MSCs) 单细胞 RNA-Seq 数据，想比较不同培养条件（即缺氧和常氧）之间的基因表达异质性。换句话说，我们想识别在缺氧状态下比在常氧状态下更均匀的基因。

我知道如何使用 R 上的 car 包对单基因运行 levenTest（请参阅下面的两个示例）。但是，我不知道如何同时为所有 5,834 个基因运行 leveneTest。你能帮我吗，请查看我们的数据：http: //68.181.92.180/~Gary/temporal/Log2_Transpose_CPM_MSC35Sample_CPM5Sample10_5834Gene.txt

更重要的是，如何将所有 5834 个 leveneTest 结果转换为一个有两列的表？第一列是基因符号，第二列是 P 值。非常感谢。

测试：

和：

我想在 R 中对 Levene 的测试进行成对比较事后测试。我知道如何在 SAS 中使用 PROC GLM 进行测试，但我似乎无法弄清楚如何在 R 中进行。有没有人有主意？在下面的示例中，我希望能够测试“猫”的所有级别（即 AB、AC、AD、BC、BD、CD）之间方差的同质性。我发现最好的方法是将我的数据子集到每一对，然后对每个子集运行 Levene 测试，然后在最后进行 Bonferroni 校正。但是，当我的因素数量变大时，这不是一个实际的解决方案。

我不断收到错误，因为条形图用于季度数据，而这条线将是全年的数据，所以它会有很多点。

唯一的问题是我刚开始使用的 geom_line 函数。错误是-->

scale_fill_manual(values = c("green", "yellow")) + geom_line(aes(x = dts2, : 二元运算符的非数字参数) 中的错误

scatterplot()当我结合以下内容绘制我的计算时，我遇到了一个看起来很丑的重叠回归线的问题abline()：

该错误似乎仅在线条切割上框架时发生。不幸的是，它发生在我的数据上。我给出了以下代码示例，重现了上面的情节：

矛盾的是，当我简单地绘制以下内容时，错误不会发生，所以我假设有点累积问题：

有没有人有线索来解决这个问题并制作一个整洁的情节而无需 Photoshop？谢谢！

PS：我正在使用 R 3.4.0 和汽车 2.1-4

如何获得所有其他变量的组均值（使用多元回归）？我看到了一个这样做的分析，并试图为一组不同的数据生成类似的东西。

例如，使用 car pacakge 中的 Prestige 数据集：

给我以下输出

我知道 368.17807 是 type==wc 和参考组（type==bc）之间的平均值之间的差异，但是我如何获得实际的平均值呢？这应该与仅计算每种类型的所有观察值的平均值不同，可以通过以下方式找到

Two steps forward, one step back. The last weeks I've run into a few issues that I could not solve on my own as a self tought user with 1 year experience in R, but fortunatly there are great people on this site that have helped me a lot! First of all, thanks for that guys.

Seems now that we have found a way to get scatter3d plots into the Shiny App i'm building, and get the left mouse button to work (see my previous questions) I've now come across a bug that I don't understand.

The bug says this: the leading minor of order 3 is not positive definite after a while of puzzling, I found out that it is inside the ellipsoid argument of scatter3d.

running this works fine:

Switching to ellipsoid = TRUE gives the error and nothing renders in shiny

Running the graph without shiny by just running these lines:

works as in that it renders inside the rgl window, but still prints the error of course.

changing the number of groups to less than 14 seems to solve it: groups <- as.factor(rep(1:13,5)) groups <- groups[1:50]
gives no error. groups <- as.factor(rep(1:14,5)) groups <- groups[1:50] gives the error..... very strange.

At first I thought it might be linked to the build in nr of colors of scatter3d because up to 8 groups, it colors things automatically without specifying surface.col. As soon as you have 9 groups, you need to give it a palette yourself, but this nr 13 cutoff seems rather awkward....

• I tagged it as RGL as well although it's not part of the problem so that some people following my other RGL related question can see I've put this issue in a new question.

我正在使用 car 包在 R 中使用重复测量来执行双向 anova。更具体地说，我使用的是函数 Anova()（注意大写 A）。这似乎工作正常，但我想测试残差是否正常。但是，我找不到从输出中提取残差或系数的方法。对于 R 中的正常线性模型，您可以使用残差（mod）或绘图（mod），但这在这里不起作用。

任何帮助将非常感激！

创建数据的代码：

方差分析代码：