有没有办法在Python中找到r置信区间?
在R中,我可以这样做:
cor.test(m, h)
Pearson's product-moment correlation
data: m and h
t = 0.8974, df = 4, p-value = 0.4202
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.6022868 0.9164582
sample estimates:
cor
0.4093729
设置
我有一个装满垃圾的data.frame:
> set.seed(12345)
> d <- data.frame(x=rnorm(100), y=rnorm(100), z=rnorm(100)) %>% tbl_df
> d %>% head(3)
Source: local data frame [6 x 3]
x y z
1 0.5855288 0.2239254 -1.4361457
2 0.7094660 -1.1562233 -0.6292596
3 -0.1093033
我正在尝试根据R中提供的一些代码来拟合一些模型(空间交互模型),我已经能够在python框架中使用statsmodel获得一些代码来工作,但它们中的一些根本不匹配。我相信我为R和Python编写的代码应该会产生相同的结果。有没有人看到有什么不同?还是有一些根本性的差异,可能会让事情变得一团糟?R代码是与教程中给出的数字相匹配的原始代码(可在此处找到:)。
R示例代码:
library(mosaic)
Data = fetchData('http://dl.dropbox.com/u/8649795/AT_Austria.csv')
Model = glm(Data~Origin
对于三个n维非零方差变量a、b和c,n> 2,如果r(ab)、r(bc)和r(ac)分别是a和b之间、b和c之间以及a和c之间的皮尔逊相关系数,则a、b和c之间的相关系数r(abc)定义为: r^2(abc) =( r^2(ab) + r^2(bc) + r^2(ac) )-(2 x r(ab) x r(bc) x r(ac) ) 我能够以手动的方式获得代码: a <- c(4, 6, 2, 7)
b <- c(8, 1, 3, 5)
c <- c(6, 3, 1, 9)
al <- data.frame(a, b, c)
al
ab_cor <-
因此,我试图在JavaScript中创建一个N体重力模拟:
var Circle = function(c, r, cor, cof) { // Fix CoR & CoF // Had to add code for JSFiddle link :P
this.c = c
this.r = r
this.m = r * r * Math.PI
this.v = new Vector()
this.cor = cor
this.cof = cof
}
问题是,当你产卵(点击)和放置两个球(不小心改名为“粒子”)相邻,它们开始产生速度和更
basic_istream_view是C++20中的一个简单input_range,只有一个begin()和end()函数: template<movable Val, class CharT, class Traits>
requires default_initializable<Val> &&
stream-extractable<Val, CharT, Traits>
class basic_istream_view : public view_interface<
我最近正在尝试做文本挖掘,看到了代码,我对它试图对文本做什么有了全面的了解。
但问题出在代码的某些特定部分,我不知道为什么格式是这样的,以及参数是什么。你们有没有一些关于R语言的参考或书籍的建议,这样我就可以检查这个函数是用来做什么的,以及这个函数中参数的解释?
下面是做文本挖掘时的几个问题,如果你们也能帮助回答的话,我将不胜感激:)
1)
cand=c("Romney","Obama")
tdm<-list(name=cand,tdm=s.tdm) #s.tdm is TermDocumentMatrix of a text.
tdm.dm<
如何在两个栅格之间获得p值?
我现在有两个栅格,我想计算一个p值。我用na.rm=T将它们转换成数据帧。
df1<-as.data.frame(r1,na.rm=T)
df1<-as.data.frame(r2,na.rm=T)
cor.test(df1$gc,df2$ip)$p.value
Error in cor.test.default(df1$gc,df2$ip)) :
'x' and 'y' must have the same length
即使我不去找na.rm,它也会来
df1<-as.data.frame(r1)
对于像R中的lm()这样的函数,您将"data“参数传递给函数,通常是一个数据帧,然后R通过名称知道所有列,而不是引用它们。所以区别在于x=column而不是在时尚的x=df$column中引用。那么如何在我自己用户定义函数中使用相同的方法呢?
一个简单的例子:
library(tidyverse)
df <- tibble(x=1:100,y=x*(1+rnorm(n=100)))
test_corr <- function(x,y) {
cor(x,y) %>% return()
}
# Right now I would do this
test_co
在IPython和Jupyter文档中,它说get_ipython().magic()被弃用。但是,当我将代码更改为使用run_line_magic时,它无法推送到R(见下文)。可能与此问题有关
我在Mac Yosemite上,使用Anaconda和Python2.7。我昨天刚刚更新了蟒蛇和rpy2。下面的代码来自Jupyter笔记本。
%load_ext rpy2.ipython
import pandas as pd
'''Two test functions with rpy2.
The only difference between them is that