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시간이 지남에 따라 변하는 응답 변수가 있다고 가정 해 봅시다. 응답 변수가 임계 값 이상으로 올라갈 때마다 새로운 "평가판"이 생깁니다. 즉, 특정 값 이상이 될 때마다 Threshold
인 TRUE
열을 추가하면 Threshold
이 TRUE
인 연속 데이터 요소 블록이 새로운 평가판을 구성합니다. 임계 값에 따른 데이터 Binning?
Time <- seq(1, 10, by = 0.5)
Response <- abs(sin(Time))
Threshold <- Response > 0.6
data <- data.frame(Time, Response, Threshold)
는
Time
Response
을 감안할 때, 그리고
Threshold
는 어떻게
TRUE
임계 값의 각 그룹에 대한 새 값을 갖는
Trial
요소를 추가하는 방법에 대한 갈 수 있을까? 이런 식으로 뭔가 :
Time Response Threshold Trial
1 1.0 0.84147098 TRUE A
2 1.5 0.99749499 TRUE A
3 2.0 0.90929743 TRUE A
4 2.5 0.59847214 FALSE NA
5 3.0 0.14112001 FALSE NA
6 3.5 0.35078323 FALSE NA
7 4.0 0.75680250 TRUE B
8 4.5 0.97753012 TRUE B
9 5.0 0.95892427 TRUE B
10 5.5 0.70554033 TRUE B
11 6.0 0.27941550 FALSE NA
12 6.5 0.21511999 FALSE NA
13 7.0 0.65698660 TRUE C
14 7.5 0.93799998 TRUE C
15 8.0 0.98935825 TRUE C
16 8.5 0.79848711 TRUE C
17 9.0 0.41211849 FALSE NA
18 9.5 0.07515112 FALSE NA
19 10.0 0.54402111 FALSE NA
1. 데이터가 커질수록 Jake의 대답보다 빠릅니다. 그것은 더욱 최적화 될 수 있습니다. 여기를 참조하십시오 : https://gist.github.com/mrdwab/8601445 – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1
@AnandaMahto, 의견을 주셔서 감사 드리며 개선을위한 제안을드립니다! – Henrik