아래의 문제에서 데이터 세트를 설정하는 방법에 관한 질문이있었습니다. 나는 모든 사람에게 전체 문제를 해결해달라고 부탁하는 것이 결코 아닙니다. 나는 단지 부품 a와 b를 시작할 수 있도록 도움을 받기를 희망했습니다!데이터 세트 설정 R
내가 알고
x1<-rnorm(40,4,4)
x2<-rnorm(40,10,9)
물류 기능을 위해 코딩하는 방법에 대한 어떤 조언을?
아래의 문제에서 데이터 세트를 설정하는 방법에 관한 질문이있었습니다. 나는 모든 사람에게 전체 문제를 해결해달라고 부탁하는 것이 결코 아닙니다. 나는 단지 부품 a와 b를 시작할 수 있도록 도움을 받기를 희망했습니다!데이터 세트 설정 R
내가 알고
x1<-rnorm(40,4,4)
x2<-rnorm(40,10,9)
물류 기능을 위해 코딩하는 방법에 대한 어떤 조언을?
당신은 당신이 한 번에 모든 작업을 수행하려는 경우 plyr 패키지에서 rnorm
및 mlply
을 사용하여 해당 데이터를 시뮬레이션 할 수 있습니다 :
문제는 사진 아래에 있습니다.
this paper에서 당신은 그것을 실현할 수 :
rnorm()
,m*ply(data, rnorm)
와m*ply
사용. 함수는 각 행에 대해 한 번 호출되며 인수는 열에 의해 제공됩니다. 인수는 위치 또는 이름과 일치합니다 (존재하는 경우).
> x1<-c(40,4,4) # don't forget using `c` to concatenate elements in a vector
> x2<-c(40,10,9)
> library(plyr)
> set.seed(1)
> mlply(rbind(x1, x2), rnorm)
$`1`
[1] 1.4941848 4.7345733 0.6574856 10.3811232 5.3180311 0.7181265 5.9497162 6.9532988
[9] 6.3031254 2.7784465 10.0471247 5.5593729 1.5150377 -4.8587995 8.4997237 3.8202656
[17] 3.9352389 7.7753448 7.2848848 6.3756053 7.6759095 7.1285452 4.2982599 -3.9574068
[25] 6.4793030 3.7754850 3.3768180 -1.8830095 2.0873998 5.6717662 9.4347182 3.5888491
[33] 5.5506864 3.7847798 -1.5082382 2.3400217 2.4228402 3.7627464 8.4001015 7.0527030
$`2`
[1] 8.5192876 7.7197449 16.2726704 15.0099688 3.8011987 3.6325436 13.2812377 16.9167963
[9] 8.9888841 17.9299695 13.5829529 4.4917625 13.0700772 -0.1642679 22.8972133 27.8235991
[17] 6.6950067 0.6027884 15.1274766 8.7845086 31.6145598 9.6468400 16.2076543 10.2520194
[25] 3.3105411 11.6991307 -6.2446277 23.1899938 11.3792800 29.5535050 14.2795858 3.6104821
[33] 15.4965372 1.5931213 -1.2827006 12.6230161 6.0103731 10.0099482 10.6690719 4.6943115
attr(,"split_type")
[1] "array"
attr(,"split_labels")
structure(c(" 4", "10"), class = "AsIs") structure(c("4", "9"), class = "AsIs")
x1 40 4 4
x2 40
10 9
"c"대신 "rnorm"을 사용해야합니다. –
여러분 모두 도와 주셔서 감사합니다. 물류 기능을 코딩하는 방법에 대한 조언이 있으십니까? 나는 R이 처음인데, 이것들이 꽤 기본적인 질문이라고 확신합니다. – user3573811
@ user3573811 로그 추정을 위해'glm'을 참조하십시오. 'mylogit <- glm (y ~ x1 + x2 + ... + xn, data = mydata, family = "binomial")'을 사용하여 로짓 모델을 추정 할 수있다. 여기서'y'는 응답 변수이고'x's'는 regressors –
'rnorm'을 살펴보십시오. – Thomas