缺失数据的数据集的最小二乘均值

Question

我正在写一些关于 R 的帮助。

我正在使用以下脚本进行简单的 RCBD 分析 比较基因型（名称） 对于特征“X”。

library(stats)
data_1=read.table(file="test.txt", head=TRUE)
result_X =aov(X~Block+Name, data=data_1)
sink("result_X.txt")
summary(result_X)
sink()

我的数据缺少数据（“NA”）。所以，计算完LSD后， 我想比较一下 基因型按降序排列。我不认为平均数 很好，因为有些 某些“名称”的“块”丢失。

所以，问题是，打印出“最少”的脚本是什么？ 平方的意思是'，我 我认为与 LSD 进行比较比简单平均值是最好的。 谢谢你的帮助，

奥斯瓦尔德

Answer 1

考虑一下函数 na.omit，它可以过滤掉包含 NA 的数据行。