model.matrix

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我几天前开始使用R，并且确实可以使用一些帮助：D 我目前有一个包含200个观察值和12个变量的数据框（它们表示点击，所以他们被命名为c1-c12）。背景：用户在字段上单击（最多12次）。这些字段下令6行和4列和所述用户的点击次数被记录为电话号码。： [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] "11" "21" "31" "41" [2,] "12" "22" "32" "42"

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力model.matrix遵循的术语的顺序在式中的R

允许创建具有假数据的矩阵： 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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如何从两个具有通用值的列表创建虚拟矩阵？

在R中，我有多个非常大的IP地址列表（大约140e6）。多个列表之间有许多重叠IP。我想创建一个数据框或数据表，其中包含作为rowname（没有重复）的IP地址和列表名称作为列和一个0或1表示该IP是否存在于该列表中。例如，我们有以下两个列表，两者之间有一些％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与赋值

假设我有以下data.frame： df=data.frame(cat=c("a","b","c"),y=c(1,2,3)) 以类别的model.matrix（猫），将它们转换为虚拟变量如下： 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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有一个现有的功能来创建在其中一些反差只有一个级别的训练数据子集的设计矩阵？

背景我有一个闪亮的应用程序使用我的GLM对象的清除版本，因为原来的模型对象是太大。因此，我不能通过清除的对象产生预测的标准错误。相反，我将不得不使用方差 - 协方差矩阵（我从原来的模型对象抓起）来计算预测方差/标准误差。在应用程序中，我动态生成假想的观察结果，我想要预测结果及其标准误差。问题我留下了创造，我可以通过VAR-CoV的矩阵乘法相应的模型矩阵的问题。当我使用model.matrix

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为model.matrix中的部分因素设置对比度

我有一个我想要拟合线性回归模型的实验设计。这里的设计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（对象，数据，xlev = xlev）中的错误：对象不是矩阵

3天到R，无法弄清楚我做错了什么。我试图发送一些双向交互的列到glmnet cox模型中。我有一些data.frame（）称为dtable 编辑使代码可重复 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数据集从vcd包执行一个热门编码。我想一起使用purrr::dmap_if和Matrix::model.matrix来做到这一点。当我跑 do.call(model.matrix, list(Improved~.,Arthritis)) 工作正常。当我使用下面的代码是不工作 Arthritis %>% dmap_if(is.factor, do.call(model.

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如何在变量数量发生变化时在循环中编写公式？

我使用下面的代码来为每组观察值拟合不同的指数曲线，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

当建立一个模型矩阵，我注意到，与具有2倍以上的值的变量打交道时，模型矩阵似乎随机地选择为列要使用的变量：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)