model.matrix

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我幾天前開始使用R，並且確實可以使用一些幫助：D 我目前有一個包含200個觀察值和12個變量的數據框（它們表示點擊，所以他們被命名爲c1-c12）。背景：用戶在字段上單擊（最多12次）。這些字段下令6行和4列和所述用戶的點擊次數被記錄爲電話號碼。： [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] "11" "21" "31" "41" [2,] "12" "22" "32" "42"

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力model.matrix遵循的術語的順序在式中的R

允許創建具有假數據的矩陣： data_ex <- data.frame(y = runif(5,0,1), a1 = runif(5,0,1), b2 = runif(5,0,1), c3 = runif(5,0,1), d4 = runif(5,0,1)) > data_ex y a1 b2 c3 d4 1 0.162 0.221 0.483 0.989 0.

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如何從兩個具有通用值的列表創建虛擬矩陣？

在R中，我有多個非常大的IP地址列表（大約140e6）。多個列表之間有許多重疊IP。我想創建一個數據框或數據表，其中包含作爲rowname（沒有重複）的IP地址和列表名稱作爲列和一個0或1表示該IP是否存在於該列表中。例如，我們有以下兩個列表，兩者之間有一些％相交。 a <- c("192.168.0.1","192.168.0.2","192.168.0.3","192.168.0.4","1

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model.matrix與賦值

假設我有以下data.frame： df=data.frame(cat=c("a","b","c"),y=c(1,2,3)) 以類別的model.matrix（貓），將它們轉換爲虛擬變量如下： model.matrix(~0+cat,df) cata catb catc 1 1 0 0 2 0 1 0 3 0 0 1 attr(,"assign") [1] 1 1 1 att

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有一個現有的功能來創建在其中一些反差只有一個級別的訓練數據子集的設計矩陣？

背景我有一個閃亮的應用程序使用我的GLM對象的清除版本，因爲原來的模型對象是太大。因此，我不能通過清除的對象產生預測的標準錯誤。相反，我將不得不使用方差 - 協方差矩陣（我從原來的模型對象抓起）來計算預測方差/標準誤差。在應用程序中，我動態生成假想的觀察結果，我想要預測結果及其標準誤差。問題我留下了創造，我可以通過VAR-CoV的矩陣乘法相應的模型矩陣的問題。當我使用model.matrix

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爲model.matrix中的部分因素設置對比度

我有一個我想要擬合線性迴歸模型的實驗設計。這裏的設計data.frame： 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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model.frame.default（對象，數據，xlev = xlev）中的錯誤：對象不是矩陣

3天到R，無法弄清楚我做錯了什麼。我試圖發送一些雙向交互的列到glmnet cox模型中。我有一些data.frame（）稱爲dtable 編輯使代碼可重複 xs<-c("Col1", "Col2", "Col3") v<-c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, NA, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, NA

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`dmap_if`和'model.matrix'在一起

我使用Arthritis數據集從vcd包執行一個熱門編碼。我想一起使用purrr::dmap_if和Matrix::model.matrix來做到這一點。當我跑 do.call(model.matrix, list(Improved~.,Arthritis)) 工作正常。當我使用下面的代碼是不工作 Arthritis %>% dmap_if(is.factor, do.call(model.

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如何在變量數量發生變化時在循環中編寫公式？

我使用下面的代碼來爲每組觀察值擬合不同的指數曲線，它工作得很好。 p = c(10,20,15,25,20,30,25,35,30,40,25,35,20,30,15,25,10,20) v = c(92,110,104,117,123,139,146,162,165,176,160,176,143,163,118,137,92,110) group = factor(rep((1:9), e

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限定在model.matrix控制值

當建立一個模型矩陣，我注意到，與具有2倍以上的值的變量打交道時，模型矩陣似乎隨機地選擇爲列要使用的變量：在示例1： diet <- factor(c('high','high','control','control','low','low')) sex <- factor(c("f","f","m","f","m","m")) model.matrix(~ diet + sex)