大家好!我有25个来自SAS的推算数据集,我将这些数据集转移到R中。我想知道如何让R识别我的推算数据集并执行分析?以下是我目前掌握的一些代码: df<-read.spss("IFS.sav",use.value.label=TRUE, to.data.frame=TRUE) #worked
as.mids(long=df,.imp= "X_Imputation_" , .id="survyid" )#doesn't work, it asked me about original dataset. I don't un
我已经为我的一个应用程序启用了GC日志记录。这是日志的一部分。我到处搜索,想了解如何阅读这篇文章,但它似乎与用Java7或更早版本写的旧文章有点不同。我特别感兴趣的是用h **标记的值。为什么在日志中打印的每一行GC参数的值接近但不同
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.5-b02) for linux-amd64 JRE (1.8.0_05-b13), built on Mar 18 2014 00:29:27 by "java_re" with gcc 4.3.0 20080428 (Red Hat 4.3.0-8)
Memory:
我有一个web应用程序,它的一个功能是不断地将行附加到一个大表中。这些行大致如下所示:
id bigint not null primary key
visited datetime not null
ip_address
# Other fields
这是一个追踪表,你可能已经猜到了。这个表的使用完全是附加的,也就是说,在插入行之后没有修改行。
但是,我们的数据量已经显著增加,因此有必要将统计数据单独处理到其他表中,而不是立即查询和计算数据。基本上,我已经编写了一个独立的程序,大致可以做到这一点(伪代码)。
while (true) {
Select rows from tracki
例如:
A B C D result
0.7 0.6 0.5 0.9 good
0.3 0.2 0.1 0.3 bad
0.5 0.0 0.2 0.9 good
.............
是否可以用贝叶斯网络对其进行分析,然后每次得到0.7、0.3、0.6等数据。用户可以得到一个概率的机会,它可能是好的或坏的?
我必须对数据集进行统计分析。我想创建所有可能的模型,并使用疏导功能测试它们,但它不起作用。实际上,当我输入时:
glm1<-glm(presabs~dca1+dca2+se1+se2, family=binomial(logit))
dredge(glm1)
我得到了这个错误:
Erreur in dredge(glm1) :
'global.model''s 'na.action' argument is not set and options('na.action') is "na.omit"
有人能帮我吗?
我是一个初级的Silverlight程序员,正在为医学研究公司的面试做准备。这份工作听起来非常有趣,我想去那里。为了展示我的技能和兴趣,我想写一个与这个主题相关的程序。你有什么建议?
第一个想法:对输入数据进行简单的统计分析,图像收集(例如,找到HD DNA图像并将其放入Silverlight Deep Zoom),实验室库存计划。
最近我正在读一本书,我发现有很多词我很少看到。当我搜索他们的意思时,我发现对于一个单一的词汇,谷歌有一个use over time for:统计数据--从1800年到2010年。
我可以想象谷歌是如何收集互联网上使用的词汇的频率的。但是在互联网之前呢?他们如何知道1800年人们使用词汇的频率?他们是否首先将图表材料转换成数字数据,然后计算结果或其他什么?