### R code from vignette source 'Rstyle.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: Rstyle.Rnw:27-28 ################################################### if(exists(".orig.enc")) options(encoding = .orig.enc) ################################################### ### code chunk number 2: Rstyle.Rnw:148-149 ################################################### dir.create("plots", showWarnings=F) ################################################### ### code chunk number 3: Roptions ################################################### options(width=100, continue="+ ") options(useFancyQuotes = FALSE) set.seed(12345) pdf.options(onefile=F,family="Times",pointsize=12) ################################################### ### code chunk number 4: Rstyle.Rnw:876-883 ################################################### x <- runif(1000, min = 0, max = 100) xf <- cut(x, breaks = c(-1, 20, 50, 80, 101), labels = c("cold", "luke", "warm", "hot")) xfdummies <- contrasts(xf, contrasts = FALSE )[xf,] colnames(xfdummies) <- paste("xf", c("cold", "luke", "warm", "hot"), sep="") rownames(xfdummies) <- names(x) dat <- data.frame(x, xf, xfdummies) head(dat) ################################################### ### code chunk number 5: Rstyle.Rnw:891-902 (eval = FALSE) ################################################### ## set.seed(12345) ## x1 <- rnorm(200, m = 300, s = 140) ## x2 <- rnorm(200, m = 80, s = 30) ## y <- 3 + 0.2 * x1 + 0.4 * x2 + rnorm(200, s=400) ## dat <- data.frame(x1, x2, y); rm(x1,x2,y) ## m1 <- lm (y ~ x1 + x2, data = dat) ## m1summary <- summary(m1) ## m1se <- m1summary$sigma ## m1rsq <- m1summary$r.squared ## m1coef <- m1summary$coef ## m1aic <- AIC(m1) ################################################### ### code chunk number 6: ps10 (eval = FALSE) ################################################### ## library(rockchalk) ## dat$y2 = with(dat, 3 + 0.02 * x1 + 0.05 * x2 + 2.65 * x1 *x2 + rnorm(200, s=4000)) ## par(mfcol=c(1,2)) ## m1 <- lm(y2 ~ x1 + x2, data = dat) ## m1i <- lm(y2 ~ x1 * x2, data = dat) ## m1ps <- plotSlopes(m1, plotx = "x1", modx = "x2") ## m1ips <- plotSlopes(m1i, plotx = "x1", modx = "x2") ## m1imc <- meanCenter(m1i) ## m1irc <- residualCenter(m1i)