9、R语言在法医学数据分析中的绘图与假设检验基础

R语言在法医学数据分析中的绘图与假设检验基础

在法医学数据分析中,R语言是一个强大的工具,它可以帮助我们进行数据可视化和统计分析。本文将介绍R语言中绘图和假设检验的基础知识。

1. R语言绘图基础
1.1 绘制箱线图

箱线图命令 boxplot 有多种使用方式,主要包括以下两种情况:
- 不同组的数据位于数据框的不同列中;
- 数据存储方式为数据框的一列表示数据,另一列表示数据所属的组。

以下是具体的操作步骤和示例代码:
1. 加载Bennett数据集:

data(bennett.df)
  1. 绘制前10组数据的箱线图:
boxplot(bennett.df[, 1:10])
  1. 绘制不同瓶子中锆浓度的箱线图:
data(bottle.df)
boxplot(Zr ~ Number, data = bottle.df)
  1. 在箱线图中添加实际数据点,使用绘图符号”x”:
points(bottle.df$Number, bottle.df$Zr, pch = "x")
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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