返回R语言ggstatsplot包函数列表

ggplot2散点图与边缘直方图/箱线图/密度图结合，统计细节作为标题添加。

ggscatterstats( data, x, y, type = "parametric", conf.level = 0.95, bf.prior = 0.707, bf.message = TRUE, beta = 0.1, k = 2L, label.var = NULL, label.expression = NULL, point.label.args = list(size = 3), formula = y ~ x, smooth.line.args = list(size = 1.5, color = "blue"), method = "lm", method.args = list(), point.args = list(size = 3, alpha = 0.4), point.width.jitter = 0, point.height.jitter = 0, marginal = TRUE, marginal.type = "histogram", margins = "both", marginal.size = 5, xfill = "#009E73", yfill = "#D55E00", xparams = list(fill = xfill), yparams = list(fill = yfill), results.subtitle = TRUE, xlab = NULL, ylab = NULL, title = NULL, subtitle = NULL, caption = NULL, ggtheme = ggplot2::theme_bw(), ggstatsplot.layer = TRUE, ggplot.component = NULL, output = "plot", ...)

data : 从中获取指定变量的数据帧（或tible）。不接受矩阵或表格。

x : 数据中包含要绘制在x轴上的解释变量的列。可以作为字符串（如“x”）或裸表达式（如x）输入。

y : 数据中包含要绘制在y轴上的响应（结果）变量的列。可以作为字符串（例如“y”）或裸表达式（例如y）输入。

type : 所需成对样本之间的关联类型（“参数”：皮尔逊积矩相关系数”或“非参数”：斯皮尔曼rho”或“稳健”：百分比bendcorrelation系数”或“bayes”：皮尔逊r的bayes系数”）。也可接受相应的缩写：“p”（用于参数/Pearson），“np”（非参数/spearman）、“r”（稳健）、“bf”（贝叶斯因子）。

conf.level : 0和1之间的标量。如果未指定，则默认值返回95%置信区间/可信区间（0.95）。

bf.prior : 一个介于0.5和2之间的数字（默认值为0.707），用于计算贝叶斯因子的先验宽度。

bf.message : 逻辑上决定是否显示贝叶斯因子对零假设的偏好。此参数仅与参数测试相关（默认值：TRUE）。

beta : 弯曲常数（默认值：0.1）。有关更多信息，请参见WRS2:：pbcor（）。

k : 小数点后的位数（应为整数）（默认值：k=2L）。

label.var : 用于点标签的变量。可以作为字符串（如“var1”）或裸表达式（如var1）输入。

label.expression : 对逻辑向量求值的表达式，用于确定要标记的数据点的子集。此参数可以作为字符串（例如，“y