我有一个二维数据集(例如x和y列)。我使用下面的功能来绘制一个QQ-绘图的这些数据.
# Creating a toy data for presentation
df = cbind(x = c(1,5,8,2,9,6,1,7,12), y = c(1,4,10,1,6,5,2,1,32))
# Plotting the QQ-plot
df_qq = as.data.frame(qqplot(df[,1], df[,2], plot.it=FALSE))
ggplot(df_qq) +
geom_point(aes(x=x, y=y), size = 2) +
ge
我试图在R中创建一个GLMM,我想了解蝙蝠的出现时间如何取决于不同的因素。在这里,我把各自蝙蝠的离开和当天日落之间的时间差作为因变量(公制)。作为固定因素,我想包括不同的天气数据(公制)以及蝙蝠的繁殖状态(分类)。此外,还有应答器号码(个人识别码)作为排除蝙蝠之间个体间差异的随机因素。
我最初是用线性混合模型(package lme4)在R上工作的,但是残差的QQ图与正态分布有很大的偏差。另外,数据的直方图表示伽马分布。因此,我实现了一个具有伽玛分布的GLMM。下面是一个有一个天气参数的例子:
model <- glmer(formula = difference_in_min ~ re
perl中的以下代码段之间有什么技术差异吗?他们的行为似乎是一样的
my $str = "A cat is red";
if($str =~ /cat/) {
print "Matches\n";
}
vs
my $str = "A cat is red";
if($str =~ m/cat/) {
print "Matches\n";
}
这段代码的不同之处在于第3行中的"m“,为什么有人会省略或不省略"m”呢?
我现在已经第三次讨论这个问题了,你们中的一些Squeak程序员可能从截图中识别出最好的结果:
下面是再现问题的示例代码:
d:=Dictionary new.
(1 to: 257) do: [:each|
d at: each put: each
].
f:=FileStream fileNamed: 'asdf.txt'.
d storeOn: f.
f reset.
d2:=Dictionary readFrom: f.
f close.
我知道为什么会发生这种情况(编译器用于反序列化,并通过将整个文件放入一个方法来实现)。
在过去,我总是将代码更改为使