Species Gender Weight Corneal Diameter Avg
Great Grey M 971 19.5
Great Grey F 1209 19.0
Great Grey M 952 20.5
Great Grey F 1793 20.5
Snowy M 1658 22.0
Snowy F 1
我一直在阅读来自https://www.datanovia.com/en/lessons/anova-in-r/的一篇关于如何在R中执行方差分析测试的教程。然而,我的问题是关于检查分布的正态性。 有一个使用ggqqplot函数进行QQ绘图的选项。然而,我不知道如何定义函数。从我在datanovia上的教程中可以看到,它们使用线性模型的残差: # Build the linear model
model <- lm(weight ~ group, data = PlantGrowth)
# Create a QQ plot of residuals
ggqqplot(residuals
我使用序数包并在R上使用clmm函数,但是尽管确保响应变量为序号(也称为有序因子),但仍然会得到以下错误:
错误在getY(fullmf)中:响应需要成为一个因素
这是带有错误的代码,也显示了R是如何将变量“有用性”理解为一个有序因素的。
> library(ordinal)
> hyp1.model1<-clmm(helpfulness~reflectiontype+session+(1+reflectiontype|participant),data=hyp1data)
Error in getY(fullmf):response needs to be a facto
我想知道在使用SSE2时,加载和存储的效率是如何变化的。 在本例中,我希望将pclmulqdq指令(进位较少的乘法,对于多项式算术很有用)与普通的C函数进行比较,因此我需要与标准函数相同的“调用约定”。 A和b是16个有效位,结果将具有32个有效位 #include <wmmintrin.h>
int GFpoly_mul_i(int a, int b) {
__m128i xa = _mm_loadu_si128( (__m128i*) a);
__m128i xb = _mm_loadu_si128((__m128i*) b);
__m128i r = _mm_cl
我正在将MATLAB代码翻译成Python,但在担心翻译之前,我想先了解MATLAB,特别是它的ODE15s求解器是如何解释方程的。
我有一个函数脚本,它在主脚本中被调用,这个函数脚本包含以下等式:
function testFun=testFunction(t,f,dmat,releasevec)
testFun=(dmat*f)+(releasevec.');
在testFunction中,t表示时间,f表示我要求解的值,dmat表示我感兴趣的常量矩阵,refers表示附加常量的向量。
主脚本中的ODE15s解算器使用以下行实现其魔力:
for i=1:1461
我试图在我的代码中比较一个整数和if语句中的Vector2位置,但是我得到了错误:运算符'<=‘不能应用于'Microsoft.Xna.Framework.Vector2’和' int‘类型的操作数。
以下是代码片段:
for (int i = 0; i < Position.Count(); i++)
if (Position[i] < positionTracker)
{
mSpeed.X = WizardSpeed;
我正在尝试使用fitdistr函数,并且一直在阅读“用R拟合分布”的演练。我可以使用“虚拟数据”遵循列出的示例,但当我尝试使用此函数运行实际数据时,我的问题就出现了。我认为这个问题是由于我的数据中存在标头,因为我总是得到相同的错误。例如,如果我运行我的数据(2列和标题),则第2列为:
fitdistr(data$col2,"gamma")
'x' must be a non-empty numeric vector'
我尝试从我的文件中删除头文件,并尝试对我的所有数据(未绑定)执行该函数,但也导致了相同的错误。
接下来,我尝试删除头文件,在数据文件
我使用car包中的recode()函数来对数据帧中的整数类变量进行重新编码。我试图将变量的一个值重新编码为包含单个撇号(')的字符串。然而,这是行不通的。我想这是因为单撇号过早地结束了分配。因此,我试图使用\‘退出函数,但它也不起作用。
我更愿意继续使用recode(),但如果这不是一个选项,则欢迎使用其他选项。
一个有用的例子:
# Load car() and dplyr()
library(car)
library(dplyr)
# Set up df
a <- seq(1:3)
b <- rep(9,3)
df <- cbind(a,b) %>% as
我正在尝试更好地理解索引/子集行为。
考虑数字向量x
x <- c(1.0, 2.0)
我可以得到它的值:
x[1L] # the first element of a 1-indexed vector
#> [1] 1
x[2L] # the second element of a 1-indexed vector
#> [1] 2
x[3L] # the third element, which is not defined/ does not exists, so returns `NA`; ok.
#> [1] NA
但是我被这些返回搞糊涂了:
x[1.1]
#
我想使用矢量X中的值来构造一个原子矢量A,比如length(X)>=length(A)。此外,X的值由第三向量B索引,使得length(B)=length(X)。构造X的映射如下: X[i] <- A[B[i]] 现在,我很清楚如何在for循环中构造向量X。我的问题是:由于X将是相当大的(length(X) ~ 30,000),有没有一种方法来向量化X的构造?也就是说,应用一个包络函数来避免逐个元素的计算。我研究了sapply和mapply等函数,但我不知道如何将向量B的索引合并到这些函数中。 例如,如果: A <- c(20,31,17,110,87)
B <- c