2014-04-25 2 views
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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?

enter image description here

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'rnorm'을 살펴보십시오. – Thomas

답변

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당신은 당신이 한 번에 모든 작업을 수행하려는 경우 plyr 패키지에서 rnormmlply을 사용하여 해당 데이터를 시뮬레이션 할 수 있습니다 :

문제는 사진 아래에 있습니다.

this paper에서 당신은 그것을 실현할 수 :

rnorm(), m*ply(data, rnorm)m*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 
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"c"대신 "rnorm"을 사용해야합니다. –

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여러분 모두 도와 주셔서 감사합니다. 물류 기능을 코딩하는 방법에 대한 조언이 있으십니까? 나는 R이 처음인데, 이것들이 꽤 기본적인 질문이라고 확신합니다. – user3573811

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@ 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 –