ライブラリー（multcomp）
ビュー（コレステロール）
（コレステロール）を取り付け
テーブル（TRT）を
（コレステロール、TRT、平均値）で
集約（=リスト（TRT）による応答、平均）
集計（=リスト（TRT）による応答、SD）
<フィット- AOV（応答〜TRT）
概要（フィット）
ライブラリ（gplots）
plotmeans（応答〜TRT、xlab = "治療"、ylab = "応答"、
メイン= "意味プロット\ Nwithを95％CI"）
の集計（コレステロールを$応答、=リスト（コレステロールの$ TRT）によって、FUN =平均）
切り離し（コレステロール）
TukeyHSD（フィット）
PAR（ラス= 2）
PAR（MAR = C（5,8,4,2））
プロット（TukeyHSD（フィット））
ライブラリー（multcomp）
PAR（MAR = C（4,4,4,3））
トゥクトゥク< - glht（フィット、linfct = MCP（TRT = "ターキー"））
プロット（CLD（TUK、レベル= 0.05）、COL = "lightgrey"）
）
ライブラリー（車）
qqPlot（LM（レスポンス〜TRT、データ=コレステロール）、TRUE =シミュレート、メイン= "QQプロット"、ラベル= F）
（bartlett.test応答〜TRT、データ=コレステロール）
ライブラリ（車）
outlierTest（フィット）
のデータ（ごみ、パッケージ= 'multcomp'）
（ごみ）を添付
の表（ドーズ）
=リスト（用量による凝集体（重量）、平均値）
<フィット- AOV（重量〜gesttime +用量）
要約（フィット）
ライブラリ（multcomp）
コントラスト< - rbind（ "非薬薬対" = C（3、-1、-1、-1））
要約（glht（フィット、linfct = MCP（用量=コントラスト）））
切り離し（ごみ）
フィット< - AOV（重量〜gesttime *投与量、データ=リットル）
要約（フィット）
ライブラリ（HH）
ANCOVA（重量〜gesttime +用量、データ=リットル）
（ToothGrowth）添付
の表（SUPP、用量）
の集計（LEN =リストによって（SUPP、用量）、FUN =平均）
LENの
集計（=リストによってLEN、（SUPP、用量）、FUN = SD）
=因子（用量）線量
線量
フィット< - AOV（LEN〜SUPP *用量）
の要約を（フィット）
切り離し（ToothGrowth）
interaction.plot（投与量を、 SUPP、LEN、TYPE = 'B'、
コル= Cの（ '赤' '青'）、PCH =のC（16,18）、
メイン= '用量およびサプリメントの種類betwwen対話'）
ライブラリ（gplots）
plotmeans（LEN 〜相互作用（SUPP、用量、9月= ' '）、
接続リスト=（C（1,3,5）、C（2,4,6））、
コル= Cの（'赤'、 'darkgreen'）、
メイン= '95％CIS EITH相互作用プロット'、
xlab = '処理ANF用量組み合わせ'）
ライブラリー（HH）
interaction2wt（LEN〜SUPP *用量）
CO2の$濃< -因子（CO2の$濃）
W1b1 < -サブセット（CO2、治療== 'チルド'）＃の
フィット< - AOV（取り込み〜コンク*種類+エラー（プラント/（濃度））、W1b1）
概要（ ）フィット
PAR（LAS = 2）
PAR（MAR = C（10,4,4,2））
（W1b1、interaction.plot（濃、タイプ、取り込みと
TYPE = 'B'、COL = C（ '赤'を、 '青'）、PCH = C（16,18）、
メイン= '植物の種類や濃度のための相互作用プロット'））
箱ひげ図（取り込みは〜タイプ*濃、データ= W1b1、COLは=（C（ '金'、」緑色'））、
メイン='ケベックミシシッピpanlts'、冷却
）ylab = '二酸化炭素取り込み速度（μモル/ m ^ 2秒）'