model.matrix

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model.frame.default (object, data, xlev = xlev)의 오류 : 가변 길이가 다릅니다 ('z'에서 찾음)

이 질문은 here 및 here 앞에 질문했지만 내 문제에 도움이되지 않습니다. 내 데이터 집합에 누락 된 데이터가없고 model.frame에서 model.matrix을 만들려고합니다. 다음은 재현 가능한 예입니다. dat = data.frame(x = rep(1:3, each = 5), y = rnorm(15), z = rep(c(1,1

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문제 데이터 프레임을 디자인 매트릭스로 변환

며칠 전에 R로 시작하여 실제로 도움이 될 수있었습니다. D 현재 나는 200 개의 관측치와 12 개의 변수가있는 data.frame을가집니다. 그들은 c1-c12라고 부름). 배경 : 사용자가 필드를 클릭하면 (최대 12 번) 필드에 표시됩니다. 이 필드는 6 행과 4 열로 정렬되고, 사용자의 클릭은 번호 : [,1] [,2] [,3] [,4] [1,]

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R에서 model.matrix를 생성하는 것이 메모리에 맞지 않습니다. (모든 메모리 매핑 패키지를 시도했습니다.)

큰 판매 데이터 세트의 lm() R 값을 추정하려고합니다. 데이터 자체가 너무 커서 R이 처리 할 수 없습니다. 약 250MB의 메모리. 문제는 모든 변수와 교차 단어를 포함하도록 lm()을 호출 할 때 model.matrix()의 구성에서 시스템 메모리가 부족하여 크기가 벡터 인 경우 (약 47GB)를 할당 할 수 없다는 오류가 발생합니다. 이해할 수

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일부 대조가 한 단계 만있는 교육 데이터의 하위 집합에 대한 설계 행렬을 작성하는 기존 기능이 있습니까?

배경 원래 모델 객체가 너무 크기 때문에 나는 반짝 응용 프로그램 내 GLM 객체의 제거 버전을 사용해야합니다. 따라서 퍼지 된 객체를 통해 예측의 표준 오류를 생성 할 수 없습니다. 대신, 나는 분산 - 공분산 행렬 (원래 모델 객체에서 얻은)을 사용하여 예측 분산/표준 오류를 계산해야합니다. 이 응용 프로그램에서 나는 결과와 그 표준 오류를 예측하고자하

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model.matrix의 일부 요소에 대비 설정

선형 회귀 모델에 적합하도록 실험적인 디자인을 사용하고 있습니다. design.df <- data.frame(batch=rep(c(1:3,1:3),4), species=rep(c(rep("mouse",3),rep("rat",3)),4), sex=rep(c(rep("M",12),rep("F",12))),

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특정 방식으로 model.matrix를 만드는 방법은 무엇입니까?

model.matrix를 사용하여 어떻게 보이는 매트릭스를 만들 수 있습니까? [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 1 1 0 0 0 0 [2,] 1 2 0 0 0 0 [3,] 1 3 0 0 0 0 [4,] 0 0 1 1 0 0 [5,] 0 0 1 2 0 0 [6,] 0 0 1 3 0 0 [7,] 0 0 0 0 1 1

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model.frame.default (object, data, xlev = xlev)의 오류 : 개체가 행렬이 아니므로

3 일이 지난 R입니다. 내가 잘못하고있는 것을 알 수 없습니다. glmnet cox 모델에 양방향 상호 작용이있는 열을 보내려고합니다. 나는이 프로그램을 실행할 때 나는 오류를 사전에 Error in model.frame.default(object, data, xlev = xlev) : object is not a matrix 감사를 얻을 수 xs

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`dmap_if`와 'model.matrix'를 함께 사용합니다

데이터 세트를 사용하여 vcd 패키지에서 하나의 핫 인코딩을 수행합니다. 이렇게하려면 purrr::dmap_if과 Matrix::model.matrix을 함께 사용하고 싶습니다. 내가 달릴 때 do.call(model.matrix, list(Improved~.,Arthritis)) 잘 작동한다. 내가 코드 아래 사용는 dmap_if는 데이터 세트 한 번

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회귀 분석 결과에 나타나는 model.matrix의 이름을 방지합니다.

회귀 분석 결과에서 모델 행렬의 이름을 사용하지 않고 회귀에서 모델 행렬을 사용할 수 있습니까? 필자는 관찰 할 수없는 몇 가지 상호 작용이있는 과정을 거쳐야합니다. (즉) 상호 작용 결과가 NA 인 경우 관련 질문은 here입니다. mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") s

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model.matrix 용 R의 data.table에 대한 Rownames

나는 data.tableDT을 가지고 있는데 model.matrix을 실행하고 싶습니다. 각 행의 문자열 ID는 ID 열 DT에 저장되어 있습니다. DT에 model.matrix을 실행하면 제 수식에 ID 열이 제외됩니다. 문제는 NAs로 인해 model.matrix이 일부 행을 삭제한다는 것입니다. DT의 rownames를 ID 열로 설정하면 model.