从(lsd＆lt; -2.085963447*sqrt(0.124611*(1/n_i 1/n_j((中计算LSD的值，用于Ni的值来自2个。。。，8和8，8，。。。，2，为NI和NJ创建两个不同的向量。使用这些来计算LSD，以组合(Ni，nj(=(2，8(，(3，7(，。。。，(7，3(，(8，2(。您应该可以通过第一次练习重新定义N_i和N_J来做到这一点，并复制为LSD分配值的代码。
编写代码以确定产生最小LSD的NI和NJ的组合，并将其分配给最佳best.n_i and best.n_j。将最小LSD值分配给BEST.LSD。(提示 - 使用功能最小和哪个(。
解决方案：我已经部分解决了它，但我无法理解如何找到best.n_i and best.n_j。我知道我需要使用哪个功能。这是我的解决方案：
n_i<-c(2:8)
n_i
n_j<-c(8:2)
n_j
print(lsd <- 2.085963447*sqrt(0.124611*(1/n_i + 1/n_j)))
best.lsd <-min((lsd <- 2.085963447*sqrt(0.124611*(1/n_i + 1/n_j))))
best.lsd
best.n_i <- which.min(lsd <- 2.085963447*sqrt(0.124611*(1/n_i + 1/n_j)))
best.lsd＆lt; - inf
best.n_i＆lt; - inf
best.n_j＆lt; - inf
分配变量
n_i＆lt; - 2：8
n_j＆lt; - 8：2
计算LSD矢量
lsd＆lt; - 2.085963447*sqrt(0.124611*(1/n_i 1/n_j((
将关联的向量分配给LSD_DF
lsd_df＆lt; - data.frame(n_i，n_j，lsd(
子集LSD_DF以找到N_I和N_J
的最小组合lsd_df＆lt; - lsd_df [whe.min(lsd_df $ lsd(，]
将最小值分配给关联的变量名称
best.lsd＆lt; - lsd_df $ lsd
best.n_i＆lt; - as.numeric(lsd_df $ n_i(
best.n_j＆lt; - as.numeric(lsd_df $ n_j(
在您的代码best.n_i中，请告诉您以最小值为单位的向量中的位置。它导致4，这意味着第四元素。因此，要获得n_i的最佳价值：
n_i[best.n_i]
应该导致5。同样，n_j的最佳值是：
n_j[best.n_i]