traminer

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我使用R包TraMineR来计算和分析事件状态序列。我的字母由7个州组成。我使用seqistatd命令来计算我感兴趣的许多子群体（例如具有不同教育水平的女性）在每个州所花费的平均时间。但是，我想添加有关标准错误或每个州花费的平均时间的标准偏差的信息。是否可以在seqistatd行命令中执行该操作，还是必须自行计算估计值？谢谢。

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TraMineR序列中不同状态/事件的数量

我很想统计每个数据集序列中存在的不同状态的数量。为了简单起见，我将使用一个占美娜例如：从该序列开始：： 1230 D-D-D-D-A-A-A-A-A-A-A-D 然后与seqdss功能获得计算所述提取物不同的状态 1230 D-A-D 是否有函数提取序列中不同状态的总数，仅考虑状态的存在而不是沿着序列的潜在重复？换句话说，对于上面描述的情况，我想获得一个包含这个序列的值为2（事件A和事件D）而

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根据2个pdf页面上的变量条件打印图形

我试图打印图形，具体取决于具有12个术语的变量。该图是使用OM距离对序列进行聚类分类的结果。我打印一个PDF页面上的这个情节： pdf("YYY.pdf", height=11,width=20) seqIplot(XXX.seq, group=XXX$variable, cex.legend = 2, cex.plot = 1.5, border = NA, sortv =XXX.om)

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识别观察期内的时间模式（R）

我有几年的数千人的转移支付数据，每个月的条目是否观察到了该月的支付。我想知道理论提出的某些类型的转移接收机是否可以被数据所证实。为此，我计划先做一些描述性统计，然后使用包TraMineR。然而，首先我想简单地找出哪个观察适合哪个类别。例如，一个这样的类别是短期接受财政援助的人只能出现一次。因此，我需要确定所有仅在三个月（或更少）内收到付款的观察结果。此外，这些接受援助期不能中断，所以如果有人接受

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循环访问列表中的序列对象？

我有一个包含24个TraMineR序列对象的列表。现在我想计算每个这些序列对象（仅在每个对象内）的最佳匹配距离，并将其存储在一个新列表中，该列表现在由24个OM距离对象（距离矩阵）组成。可以找到here。 library(TraMineR) sequences <- read.csv(file = "event-stream-20-l-m.csv", header = TRUE, nrows=1

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使用mapply在R/TraMineR中创建序列对象？

我正在运行下面的代码来生成一个序列对象列表TraMineR。数据集可以在[这里]找到[1]。 library(TraMineR) sequences <- read.csv(file = "event-stream-20-l-m.csv", header = TRUE, nrows=10) repo_names = colnames(sequences) # 1. Loop across

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Traminer seqtree和seqtreedisplay的错误消息

我在Mac上使用新更新的R和Traminer来分析序列数据，并且无法使seqtree和seqtreedisplay运行回归树。使用TraMineR附带的biofam数据，R会给出三个错误消息，其中包含简单树和回归树。 library(TraMineR) library(TraMineRextras) data(biofam) bio.seq <- seqdef(biofam, 10:25,

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使用seqrplot命令输入新轴刻度标签

我正在使用R软件包TraMineR来计算和分析状态序列。我正在尝试使用seqrplot命令进行绘图并更改x轴刻度标签。的代码会是这样，例如： library("TraMineR") data("mvad") mvad.alphab <- c("employment", "FE", "HE", "joblessness", "school", "training") mvad.seq <-

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占美娜：从基于SPELL序列数据中提取等于状态间事件

语境这个问题涉及使用TraMineR包序列分析。该软件包提供时间序列（时间状态）到事件序列的自动转换（时间状态之间的变化）。我的分析中经常遇到的问题之一是区分之间的变化事件之间的选项。问题特定示例假设我们有就业状态，例如序列工作，失业，不活动，退休。分析的重点是职业转换，区分稳定和过渡职业生涯。各种过渡都是相关的，从工作到失业，从不活动到工作，还有（也是最重要的）从工作到工作！问题对于T

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如何使用TraMineR和聚合序列数据使用差异分析？

因为我有一个很大的数据集和只有有限的计算资源，我想使用R包TraMineR和WeightedClusterdiscrepancy analysis汇总序列对象。但我很努力地找到正确的语法这样做。在下面的示例代码中，您可以找到两个差异分析，差异分析的第一个树图使用原始数据集，第二个使用汇总数据（即仅由它们的频率加权的唯一序列）。不幸的是，结果不匹配。你有什么想法，为什么？实施例代码 libra