R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化（下）
R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1497167 ...
R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=32981气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下，研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。为了更好地理解和解释这些关系，广义加性混合模型（GAMM）...
R语言两层2^k析因试验设计（因子设计）分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化|数据分享(二)
因子设计相对于一次一个因子设计的优势 假设一次只研究一个因素。例如，在将浓度保持在 20% (-1) 并将催化剂保持在 B (+1) 时研究温度。 为了使效果具有更普遍的相关性，有必要使效果在所有其他浓度和催化剂水平上都相同。换句话说，因素（例如，温度和催化剂）之间没有相互作用。如果效果相同，则因子...
R语言两层2^k析因试验设计（因子设计）分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化|数据分享(一)
假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。这三个组成部分是： 记录食物日记（是/否） 增加活动（是/否） 家访（是/否） 调查员计划调查所有 ，实验条件的组合。实验条件为 ...
R语言绘图教程丨Nature论文都在用的多组比较箱线图，自动计算显著性并标注，附带误差线
多组比较式箱线图在科研论文绘图中，对于多组数据进行比较一般采用箱线图的方法，今天分享一下这个经典数据可视化方法，从零开始绘制一张带误差棒并自动计算显著性比较结果的箱线图。前言：箱线图有什么优势？数据分布信息：箱线图能够直观地展示数据的分布情况，包括数据的中位数、上下四分位数和离群值。离群值检测&am...
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