我使用R中的glm函数来确定个体等位基因对疾病的风险,这是一项病例对照研究。当我运行glm函数时,R会自动将数字最低的等位基因或字母顺序的等位基因作为参考等位基因。我需要根据每个基因和最中性的等位基因(即在病例和对照组中分布均匀的等位基因)来改变这一点。我该怎么做。我目前使用的代码是;
modelA <- (glm(trait ~ sex + A, data=Almon, family = binomial(link = 'logit')))
我想将glm::vec3 (camera.target)转换为glm::mat4 (camera.rotationMatrix)。我试着乘这个给我一个错误:error: no match for 'originalTarget *((Camera*)this)->Camera::rotationMatrix‘in’originalTarget* ((Camera*)this)->Camera::rotationMatrix.我想我不能乘一个vec3 * mat4。GLM有没有一些函数来转换这个?其他的转换方法?
代码:
void Camera::Update(void)
{
以下函数返回一个包含两列的data.frame:
fetch_count_by_day=function(con){
q="SELECT t,count(*) AS count FROM data GROUP BY t"
dbGetQuery(con,q) #Returns a data frame
}
T是一个日期列,因此输出如下所示:
t count(*)
1 2011-09-22 1438
...
我真正感兴趣的是给定日期的任何记录是否已经存在;但我也将使用计数作为健全性检查。
在C++中,我会返回一个std::map<
我有这样的数据:
a <- c("blue", "red", "green", "blue","cyan")
b <- c("red","red","green","blue", "orange")
df <- data.frame(a,b)
df
a b
1 blue red
2 red red
3 green green
4 blue blue
5 cyan or
我想创建一个R函数来计算在两列之间有一个观察值(值为1)的个体的百分比。例如,在以下data.frame中: id A B C
a 1 0 1
b 1 1 1
c 0 0 0 我想要交叉百分比矩阵,它表示具有A和B,B和C以及A和C的个体的百分比。在这种情况下,它将类似于: A B C
A 1 0.33 0.66
B 0.33 1 0.33
C 0.66 0.33 1
你好,我有一个简短的问题。
为了在大学里练习,我准备了一张满座的联排桌子。
此表中有一个名为supplier的列和一个prduct_id列。
现在我想做一个选择,它执行以下操作:
我想要获取每个供应商的唯一(不同)product_id的数量
我尝试了以下方法,但它给出了按供应商分组的所有行的数量
SELECT DISTINCT COUNT(`product_code`),`id_supplier` FROM `refactored_data`
GROUP BY `refactored_data`.`id_supplier` ORDER BY
`refactored_d