我用R中的lme4包拟合了一个线性混合效应模型,我预测了一个连续的outcome变量,它包含两个范畴固定因素:direction (向上/向下)和utility (正/中性/负),和Participant作为随机因素。我想测试direction、utility以及两者在outcome上的交互作用,所以我编写了如下模型:
model <- lmer(outcome ~ direction * utility + (1|Participant), data = DF)
输出结果如下:
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
For
提前道歉我是R的初学者。我已经加载了一个CVS文件到一个新的数据框中-其中一列提供了一个类别号(从1到6).I想要创建一个循环来计算每个类别号出现的次数,然后将其存储在新的数据框中。(新的数据框将是类别编号以及它出现的次数)到目前为止,我已经创建了以下脚本,但是不确定如何将结果存储在新数据框中并包括类别编号。
Summarydf<-NULL
unique<-c(unique(Data$Type))
for (i in unique) {
Summarydf<-c(sum(Data$Type==i))
print(Summarydf)
}
我想编写一个代码来应用函数,从数据集中计算Spearman列组合之间的等级相关性。我有以下数据集:
library(openxlsx)
data <-read.xlsx("e:/LINGUISTICS/mydata.xlsx", 1);
A B C D
go see get eat
see get eat go
get go go get
eat eat see see
函数cor(秩(X),秩(Y),方法= "spearman")只测量两列之间的相关性,例如A和B:
cor(rank(data$A), r
我一直在尝试在R中查找ordered和无序factor变量之间的区别,特别是?factor文档中的这一行让我感到困惑:
Ordered factors differ from factors only in their class, but methods and
the model-fitting functions treat the two classes quite differently.
我最接近于找到答案的是以下三个问题的答案:
在对上述第一个问题的回答中,@joran说:“统计差异的详细总结可能远远超出了StackOverflow答案的范围。”
这里我
我正在尝试使用Amelia包来推算一个大型数据集。当调用amelia函数时,我得到这个错误:
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
因为我没有1级的因子变量,所以我开始删除变量的变量,看看是哪个变量导致了这个问题。我追踪到了这个数字变量,当我从数据集中删除这个变量时,amelia就起作用了:
> str(train$ABC)
num [1:1600] 5.1
我在access中有一个数据库,我为它制作了一些表单,运行得很好。
我只遇到了一个小问题。
我有一个表单,在这个表单上我有几个组合框,它们从另一个表中获取它们的行源。这工作得很好。
但是对于combobox B,我希望根据combobox A中的选择限制/过滤选项。因此,我在combobox B的行源中填充了以下内容:
SELECT JOBS.Numbers
FROM JOBS
WHERE CITY = Me.CITY
因此,在前面选择CITY的位置上有另一个组合框。
现在,当打开组合框B时,它会要求我手动填写城市,然后它会以我想要的方式过滤/限制选项。但是,我希望根据组合框A中的选择(在相同
目前,我正在使用jquery从mysql数据库中获取数据,但我想知道如何根据收到的数据为我的网页创建内容。例如,如果我返回一个像{ "options“:3 }这样的JSON对象,那么我想知道如何在HTML中相应地响应以创建4个列表项。
for (i = 0; i < 3; i++){
$('ul#optionsList').append('<li><a href="javascript:void(loadRand());">1.</a> </li>')