从上面的例子可以看出，这类函数对象的代码是最容易看到的，也是我们学习的最好的材料了，而R中最大多数的函数对象是以这种方式出现的。
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tapply()：tapply(X =Veg$R，INDEX = Veg$Transect，FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。
只能说这四个变量都采纳的时候回归系数的显著性检验没有通过，这时还不能就简单的把后三个变量删掉，因为变量之间是有关系的。
其次是这个过程最好是递归的，最好用一个字符串来记录路径；往下递归的时候用结果路径+“新节点名称”就可以。如果遍历开关已经打开则不搜索这个节点。
nrow(leadership)是leadership这个数据集的行数（可能就是样本数），1：nrow(leadership) 是一个向量，从1到nrow(leadership)，sample(1：nrow(leadership)) 是将里面的这个向量进行随机排列了，不是之前那样的顺序了。
首先计算括号内的表达式：36 + 2^2 = 36 + 4 = 40。然后进行求幂运算：2^2 = 4。最后进行逻辑非运算：！(40) = FALSE。因此，最终的计算结果为：10 - FALSE = 10。
打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
分类协变量可以通过设置虚拟变量引入回归，有关虚拟变量的设置，你可以参考有关的计量经济学书籍，很简单，如果你的分类变量有三个分类，那么你要设置两个虚拟变量表示教育这个分类变量。
看你这个X应该是有4个分类的，那么生成g-1=3个哑变量，所以是X1_1-X1_3。 但要注意的是在做logistic回归的时候同一变量的所有哑变量应该是同时引入、同时剔除出模型。
在输入数据时，数据中有两个变量：年级1和年级2，两个变量的取值都是0和1，在做回归分析时将这两个变量选入自变量中就可以了。（这些在logistic回归中其实就一步完成了，但是在线性回归中就按照上面说的，比较麻烦。
还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。
可以自己算，这里有一个例子：http：//。
就是R语言类率分布函数的开头字母。 比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm()，分布函数就是pnorm()， 更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm()，就会生成服从正态分布的随机数。
R语言中，和排序相关的常用函数有： order() ， sort() ， rank() ，一般是对向量进行操作，也可以对数据框的列进行操作。
dep_delay、air_time、hours都消失，只有新转换的gain、hours 、gain_per_hour三列。mutare()函数可以和前面提到的几个函数结合起来使用。
常用函数read.csv和read.delim为read.table设定参数以符合英语语系本地系统中电子表格导出的CSV和制表符分割的文件。这两个函数对应的变种read.csv2和read.delim2是针对在逗号作为小数点的国家使用时设计的。
首先在R语言中，定义一个变量m，并使用函数c（）进行对变量m赋值，使用的是“-”，如下图所示。可以不使用函数，直接使用“-”进行赋值，如下图所示。
创建向量时，先给向量命名，如letters，名字后加“-符号，接着写函数c（元素）”，如“letters - c(a，b，c，2，5)”。输入-的方法：同时按“alt和-”或先按再按-。
可以使用R语言中的sample函数生成指定数量的随机数，并使用c函数将生成的随机数合并为一个向量。
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。向量只可以包含一种数据。在R中创建和操作向量很简便，下面的例子显示了如何用函数c() 或者冒号运算符来建立向量以及如何查询、修改、截取一部分向量。
