2 가지 요인에 기초한 이원화 된 변수를 생성해야합니다 (가능한 한 가능). 의 내가 데이터 있다고 가정 해 봅시다 : d <- data.frame (
agegroup = c(2,1,1,2,3,2,1,3,3,3,3,3,1,1,2,3,2,1,1,2,1,2,2,3) ,
gender = c(2,2,2,2,2,2,1,2,1,1,1,2,1,1,2,
data.table (1.8.9) 및 := 연산자를 사용하여 한 테이블의 값을 다른 테이블의 값에서 업데이트하고 있습니다. 업데이트 할 테이블 (dt1)에는 여러 개의 factor 열이 있고 업데이트 (dt2)가있는 테이블에는 다른 테이블에없는 값이있는 유사한 열이 있습니다. dt2의 열이 문자 인 경우 오류 메시지가 표시되지만 인수를 인수 분해하면 잘못된
저는 팬더를 처음 사용합니다. one two three
0 1 5 9
1 2 6 10
2 3 7 11
3 4 8 12
과 열 사이의 관계를 나타내는 dataframe의 B, : one two # these get mutated in place
three 1 1
one 0 0
내가 다른 컬럼의 값에 적절한 값을 곱하려면이 옵션을 사용할
제목은 그것을 말합니다. 나는 그것을 생성 할 때 인수 변수를 주문했습니다. 이제는 순서를 제거하고 순서가 지정되지 않은 요소 변수로 사용하고 싶습니다. 또 다른 질문으로, 회귀 분석에서 예측 인자로 factor 변수를 사용하면 순서 변수 (ordinal) 또는 단순 인자 변수 (categorical) 인 경우 R에 차이가 있습니까?
factor의 버그 일 수 있습니까? 아니면 여기에 누락 된 항목이 있습니까? 요인 수준이 character의이기 때문에 xx이 Date 동안 xx <- seq.Date(Sys.Date(), length.out=5, by="1 day")
factor(xx) # Works fine!
[1] 2013-07-12 2013-07-13 2013-07-14 20
기존 요인 변수의 정보가 포함 된 새 데이터 변수를 내 데이터 집합에서 생성해야합니다. 첫 번째 경우에는 특정 값이 100 개가 넘는 특정 변수에 있는지 여부에 따라 이진 NewVariable을 생성해야합니다. 내가 NewVar <- if(OldVar1=="helen" | OldVar1=="greg")
{NewVar <-revalue(OldVa
특정 요인 상호 작용을 추정에서 제거하고 싶습니다. 여기 imaginated 노동 시장에서 생성 된 데이터의 예입니다 (내가 여기에 업로드 : http://pastebin.com/raw.php?i=EcMEVqUC)이 예제 경제에서 s <- source("http://pastebin.com/raw.php?i=EcMEVqUC")$value
lm(income
저는 R을 처음 사용하는 사용자가 아니지만 다음은 가장 혼란 스럽습니다. 나는 요인으로 변환하고 싶은 + 1/-1 값을 취하는 범주 형 변수의 데이터 프레임 (비록 문제는 매트릭스에도 똑같이 적용되지만)이 있습니다. mat <- apply(mat, 2, factor)
문자 대신 요소로 정수를 전환 사용하지만 mat <- matrix(sample(c(-1
나는 Y의 일부 확률을 얻기 위해 로지스틱 회귀 분석을 사용 의 요소에 값을 분류하는 방법을, 나는 다음과 같은했다 예 또는 나는이 시도, 그러나 아마 class <- ifelse(pred_model>0.5, "yes" , "no")
어떤 제안이 작동하지 않습니다 더? 없다