является более сложным, хотя код в моем ответе обеспечил достойное начало. Да, обычно поддержка "mlm" и "maov" в ядре R хуже. Надеюсь, это может стать лучше в будущем.
я есть большой набор данных, который я хотел бы выполнить после специального расчета:
dat = as.data.frame(matrix(runif(10000*300), ncol = 10000, nrow = 300))
dat$group = rep(letters[1:3], 100)
Вот мой код:
start <- Sys.time()
vars <- names(dat)[-ncol(dat)]
aov.out <- lapply(vars, function(x) {
lm(substitute(i ~ group, list(i = as.name(x))), data = dat)})
TukeyHSD.out <- lapply(aov.out, function(x) TukeyHSD(aov(x)))
Sys.time() - start
Разница во времени 4.033335 минут
Это займет около 4 минут, есть ли более эффективные и элегантные способы выполнения post hoc с использованием R?
большое спасибо