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    預測函數中type =「response」，「terms」和「link」有什麼區別？

    假設我想預測對解釋變量的特定值的響應。但我不明白我爲什麼使用type =「response」或「terms」或「link」。
    r 2017-11-25

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    將行切片並放回R中作爲變量

    我想切分幾行並將數據添加回數據集中作爲另一個變量。所以我的任務是這樣的...轉換 location year value aus 1990 1 aus 1991 2 aus 1992 2 usa 1990 1 usa 1991 3 usa 1992 2 uk 1990 3 uk 1991 2 uk 1992 2 ... into something li
    r slice reshape 2017-11-25

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    用RID中的CHAID做預測

    我用CHAID構建了一個模型。現在我想用它來預測一個變量 - 像我將與樹（）或軟件rpart（）做到這一點： MA_CHAID <- chaid(Data$target ~ Data$factor1 + Data$factor2, control = chaid_control(minprob = 0.001, minsp
    r decision-tree predict 2017-11-25

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    解析雙分組數目與readr :: parse_double（）

    代碼示出了如： readr::parse_double("123,456,789.987", locale = locale(decimal_mark = ".", grouping_mark = ",")) 其中預期的結果是：123456789.987 但原來的錯誤： 1 parsing failure. row # A tibble: 1 x
    r tidyverse readr 2017-11-25

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    將矩陣內的矩陣旋轉90度

    我對我這個愚蠢的問題道歉，但我剛開始熟悉數組。 我只需要旋轉我的數組中的矩陣90度。 這裏的一些數據和我的嘗試至今： mat1 = as.matrix(data.frame(col1 = c(1,2,3,4,5,6,7,8), col2 = c(2,3,'NA',5,6,7,8,9), col3 = c(3,4,5,6,7,8,9,10), col4 = c(2,3,4,1,2,6,7,8),
    arrays r matrix rotation 2017-11-25

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    正則表達式來捕獲與非固定長度回顧後圖案 - 分割字符串

    我想的字符串分割成以下 S <- "No. Ok (whatever). If you must. Please try to be careful (shakes head)." [1] No. [2] Ok (whatever). If you must. [3] Please try to be careful (shakes head). 的圖案是各(...)之前第一.。 我熟
    r regex 2017-11-25

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    整理表列寬多組，使用tidyverse

    我經常發現自己在一個情況下，我有一個包含寬列的多組，像這樣的表： replicate groupA VA1 VA2 groupB VB1 VB2 1 1 a 0.3429166 -2.30336406 f 0.05363582 1.6454078 2 2 b -1.3183732 -0.13516849 g -0.42586417 0.1541541 3 3
    r dplyr tidyr tidyverse 2017-11-25

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    col.classes在read.csv函數中的作用

    我希望函數只給出一個字符值作爲輸出，但是當read.csv使用colClasses的默認值時，會有額外的字符值輸出。爲什麼當我指定colClasses =「character」而不是其他方式時，我的函數運行良好？ top <- function(state, outcome) { a <- read.csv("outcome-of-care-measures.csv") i
    r csv read.csv 2017-11-25

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    估計並提取來自3D內核密度的點值R

    從R文檔中的以下代碼link我想弄清楚如何爲數據的每個原始點提取單個值（「密度」） frame 這樣，我就可以使用新的列來進一步應用，這些應用程序在3D空間中具有「點」密度。 我看着這個SO問題：link，但該代碼給出了一個51層矩陣..我堅持如何獲得150點值。 在我的情況下，我擔心的是使用三變量例如： fhat <- kde(x=iris[,1:3]) 這是代碼，它給出了一個很好的情節，但
    r 3d kernel-density extrapolation 2017-11-25

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    更改條形圖到ggplot geom_bar代碼

    任何人都可以幫助我讓我的代碼執行相同的操作，但使用ggplot geom_bar函數？ 任何幫助或建議在正確的方向將不勝感激。 數據集： FID DESTINATION LANGUAGE IMD 1 Germany English Internal 2 Germany French Internal 3 France English International 4 USA En
    r ggplot2 2017-11-25
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