我想限制使用R中的软件包'lsmeans'
计算出的事后对比。
library(nlme) #for gls
model<-gls(time~ benchmark*gc*opt, method="REML",data=d)
lsmeans.d<-lsmeans(model, ~benchmark:gc:opt)
pairs(lsmeans.d)
这将输出基准x gc x opt的所有可能组合的比较。
我的问题是:我如何在lsmeans函数中指定仅在每个唯一的beta:gc组合内计算和输出比较?
我只想知道在基准x gc的每种组合中,“开和关”处理之间是否存在较大差异。我添加了红线来显示这一点。
以下原始数据:
d=expand.grid(obs=0:10, benchmark=c('antlr', 'bloat', 'chart', 'eclipse', 'fop', 'hsqldb', 'jython', 'luindex', 'lusearch', 'pmd', 'xalan'), gc=c('CopyMS', 'GenCopy', 'GenImmix', 'GenMS', 'Immix'), opt=c('on', 'off'), heapSize=seq(from=1.5, to=4, by=0.5))
d$time = rexp(nrow(d), 0.01)+1000
d$time = d$time + abs(d$heapSize-3)*100
d$time[d$opt=='on'] = d$time[d$opt=='on']-200
d$time[d$opt=='on' & d$benchmark=='bloat'] = d$time[d$opt=='on' & d$benchmark=='bloat'] + 190
d$time[d$opt=='on' & d$benchmark=='pmd' & d$gc=='Immix'] = d$time[d$opt=='on' & d$benchmark=='pmd' & d$gc=='Immix'] + 600
ggplot() +
facet_grid(gc~benchmark) +
geom_boxplot(data=d, mapping=aes(x=opt, y=time, color=opt))
答案 0 :(得分:0)
由于这里的启发而找到了答案: first answer by rvs
Using the FIRST version of your 'fit' model, do lsm = lsmeans(fit, ~A*B|C) and then contrast(lsm, list(c = c(1,0,0,-1)) – rvl Nov 24 '16 at 21:33
答案:
lsm = lsmeans(model, ~benchmark*opt|gc)
pairs(lsm)