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用r语言怎么做正态分布分析,不是正态分布可以做相关分析么

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能否用R 语言将正态分布按以下编程形式变为指数分布，适用于正态分布的两个连续变量？如何使用R 语言进行相关系数和多元的meta 分析本文第一部分将介绍如何使用R软件的meta 分析数据包实现相关系数的Meta分析以及第二部分如何使用R。如何用皮尔逊卡方分布使数据服从正态分布可以用R 语言来实现，具体教程网上有，可以自己找 。

1、使用R 语言进行卡方检验(chi-squaretest text |程(山东大学第二医院足踝外科)来源|(微信微信官方账号)云中(ID:ruilinly)简介:对于计量数据 ， 临床医学研究中常用的统计学方法分析方法是t检验；对于计数资料，卡方检验是常用的统计分析方法 。最近看到一篇文章，其中分析分析了骨巨细胞瘤患者的复发率 ， 其中计数数据采用卡方检验(又称卡方检验) 。下面简单介绍一下卡方检验的使用方法及其R 语言实现方法 。

属于非参数检验的范畴，主要比较两个或两个以上的样本率(构成比)以及两个分类变量之间的相关性分析 。其基本思想是比较理论频率与实际频率的吻合程度或拟合优度 。其在分类资料统计推断中的应用包括:两个比率或两个构成比比较的卡方检验；多重比率或多重构成比比较和分类数据相关性的卡方检验分析等 。可以分为两类:组间比较(非配对数据)和个体比较(配对，或同一对象两种处理的比较) 。

2、如何用R 语言进行相关系数与多变量的meta 分析本文第一部分将介绍如何用R软件的meta 分析数据包实现相关系数的Meta 分析，第二部分将介绍如何用R 语言进行多元meta 分析 。想获取R 语言相关系数meta 分析的程序模板的同学可以在微信官方账号(全哥学习生涯)回复“相关系数” 。meta分析元数据包提供的实现相关系数的命令是:metacor() 。该命令利用加权逆方差法和包含的样本数，将相关系数的随机效用模型和固定效用模型结合起来，得到结合的相关系数和95%置信区间 。
【用r语言怎么做正态分布分析,不是正态分布可以做相关分析么】
Stulab，数据空 ， 子集空，sm 。Settings $ SMC or) C or是研究中包含的每个的相关系数，n是样本量，Stulab是研究的标签向量，data是对应的数据集 ， SM选项是合并方法，包括ZCOR和COR，其中ZCOR是合并前的FisherZ变换 ， COR是直接合并 。

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