hmisc

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我安裝了Hmisc軟件包，但出現以下錯誤，顯示如下？我怎樣才能診斷和解決這個問題？ library(Hmisc) Warning message: "package 'Hmisc' was built under R version 3.3.3" Error: package or namespace load failed for 'Hmisc' Traceback: 1. libr

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選擇線條圖中多個誤差線的方向

使用ggplot2，我們如何選擇誤差線的方向？我有一個4線圖，其誤差線重疊，我想手動選擇哪些應該只出現正面或負面的SE或SD。這是我到目前爲止。我第一次繪製它沒有錯誤吧： require("ggplot2") ggplot(data.long, aes(y = values, x = within_2, group = interaction(Between, within_1),

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R - 如何限制hmisc rcorr的輸出？

我有兩個數據框motivation_on有60個觀察值和motivation_off有146個觀察值，每個數據框包含21個變量值和1個ID列，它位於第一列。現在我想知道瓦爾如何相互關聯，所以我使用： rcorr(as.matrix(motivation_on[2:ncol(motivation_on)]), type = "spearman") 和 rcorr(as.matrix(motiv

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Hmisc乳膠（）保存文件，但者繼續運行

把這個樣本數據幀 df <- "A B C 1 1 2 3 2 4 5 6 3 7 8 9" df1 <- read.table(textConnection(df), header=TRUE) 我想將它保存爲一個.tex文件的表。功能 require(Hmisc) latex(df1,title="TeX/df1prova") 保存文件，但R不停止運行。我得到的輸出是 > la

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在LaTeX中生成意外事件彙總表

> dput(mydat) structure(list(Q1 = c(0, 1, NA, 1), Q2 = c(0, 1, 1, 1), Q3 = c(1, NA, 1, 1), Gender = structure(c(2L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("F", "M"), class = "factor"), Type = c("A", "A", "A", "B"

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如何使用Hmisc :: latex（）

Hmisc :: latex（）似乎忽略了我給出的所有參數，而不是object。很難指出我需要回答的具體問題，除了 - 「我怎樣才能得到Hmisc :: latex（）」來識別文檔所說的參數？例如，這兩個命令產生相同的輸出： library(Hmisc) library(tables) t <- tabular(Species ~ (Sepal.Length + Sepal.Width)*

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使用compareGroups表的Hmisc變量標籤中的乳膠數學模式

我想爲同一組變量生成許多表。我使用美妙的R包compareGroups和Hmisc來分配變量標籤，這樣我就不必爲每個表更改變量名稱。一些變量名包括乳膠數學模式，但這給了我一個錯誤，因爲compareGroups導出$that$像這樣：\$that\$。這裏是一個最小的例子： # assigning Hmisc label includinc math mode in $$ library(Hmi

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當使用Hmisc LaTeX功能編織時，標題不出現在LaTeX表格中

我正在嘗試使用表格和Hmisc包創建LaTeX表格，但我無法使標題顯示。這裏是一個重複的例子： ```{r, results = "asis"} # data: dow <- sample(1:7, 100, replace=TRUE) purp <- sample(1:4, 100, replace=TRUE) dow <- factor(dow, 1:7, c("Mon", "Tu

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如何將估算數據（w/aregImpute）添加到數據框？

我的問題是我怎麼去有關添加的估算數據到quakes.missing數據幀？我在下面創建了一個可重現的示例。 library(Hmisc) library(missForest) #load packages data("quakes") quakes quakes.missing <- prodNA(quakes, noNA = 0.1) #create missing values

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R - cut2 - 一個零分區和10個其他分區

我有一個偏斜分佈的數據集，我想用相同數量的觀測值分成兩個分箱 - 除了歪斜。爲了澄清，我有大量的零和相對較少的> 0個觀察值。如果我使用cut2將值分成10個包含零的分箱，我會得到以下結果。 library(data.table) library(Hmisc) DT<-data.table(x=rep(0,100), y=rep(0,100)) DT<-rbind(DT, data.t