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von jogo
Mi Feb 21, 2018 1:33 pm
Forum: Statistik mit R
Thema: Mehrere plots aus data.table
Antworten: 4
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Re: Mehrere plots aus data.table

Probier doch mal bei der Ausgabe der Grafiken ein Format mit Seiten zu nehmen, z.B. PDF.
Vielleicht reicht dann par(mfcol=c(3,3)) bzw. par(mfrow=c(3,3)).

Gruß, Jörg
von jogo
Mi Feb 21, 2018 12:31 pm
Forum: Statistik mit R
Thema: Mehrere plots aus data.table
Antworten: 4
Zugriffe: 57

Re: Mehrere plots aus data.table

Für den Anfang habe ich dies anzubieten:

Code: Alles auswählen

library("data.table")
dt <- data.table(Row1=c("A","A","A","B","B","C","C","C"), Value=c(1,2,3,4,5,6,7,8))
par(mfcol=c(1,3))
dt[, barplot(Value), Row1]
Gruß, Jörg
von jogo
Di Feb 20, 2018 8:56 am
Forum: Regressionsmodelle
Thema: Mixed Logit Modell - Probleme bei Ausführung
Antworten: 5
Zugriffe: 97

Re: Mixed Logit Modell - Probleme bei Ausführung

Hallo Maddi,

willkommen im Forum!
Hast Du denn Deine Daten schon eingelesen? Kannst Du bitte das Ergebnis von

Code: Alles auswählen

str(DeinDataframe)
in Deiner nächsten Nachricht zeigen?

Gruß, Jörg
von jogo
Fr Feb 16, 2018 2:11 pm
Forum: Zeitreihenanalyse
Thema: Forecast/Predict von lm()
Antworten: 5
Zugriffe: 75

Re: Forecast/Predict von lm()

Hallo Regression, vielleicht ist dies schon passend für Dich: dat <- data.frame( Dates=c("2016-02-08", "2016-02-15", "2016-02-22", "2016-02-29", "2016-03-07", "2016-03-14", "2016-03-21", "2016-03-28", "2016-04-04", "2016-04-11", "2016-04-18", "2016-04-25", "2016-05-02", "2016-05-09", "2016-05-16", "...
von jogo
Mi Feb 14, 2018 1:15 pm
Forum: Regressionsmodelle
Thema: Bestimmtheitsmaß R² extrahieren
Antworten: 2
Zugriffe: 31

Re: Bestimmtheitsmaß R² extrahieren

Hallo Moritz,

Code: Alles auswählen

model <- lm(demand~Time, data=BOD)
summary(model)$r.squared
Bitte lies den Hilfetext der Funktion summary.lm - dort besonders den Abschnitt Value :!:
Probier auch mal:

Code: Alles auswählen

str(summary(model))
Gruß, Jörg
von jogo
Mo Feb 12, 2018 8:30 am
Forum: Grafik
Thema: LCA Grafiken erstellen
Antworten: 3
Zugriffe: 55

Re: LCA Grafiken erstellen

str() ist auch nur dazu gedacht, um zu ergründen, wie das Ergebnisobjekt aufgebaut ist. Das eigentliche Arbeitstier ist wahrscheinlich eine der Funktionen tapply() , aggregate() , sapply() o.ä. (natürlich mit mean() im Gepäck). https://stackoverflow.com/questions/3505701/grouping-functions-tapply-b...
von jogo
Fr Feb 09, 2018 4:27 pm
Forum: Allgemeines zu R
Thema: Separieren und Bearbeiten von einem riesen Datensatz
Antworten: 4
Zugriffe: 154

Re: Separieren und Bearbeiten von einem riesen Datensatz

temp_Data<-Main.Data[Main.Data$SerialNumber==SerialNumber[ i ],]; Das glaub ich nicht! Sollte nicht j der Index für SerialNumber sein? Und die Antwort auf Deine Frage könnte vielleicht so aussehen: by(Main.Data, list(Main.Data$CustomerName, Main.Data$SerialNumber), FUN=function(X) c(lc=myfunc1(X), ...
von jogo
Fr Feb 09, 2018 12:05 pm
Forum: Allgemeines zu R
Thema: Separieren und Bearbeiten von einem riesen Datensatz
Antworten: 4
Zugriffe: 154

Re: Separieren und Bearbeiten von einem riesen Datensatz

Hallo Regression, bitte schau Dir mal die Kombination L <- split(...); ergebnis <- lapply(L, ...) an. Natürlich gibt es auch by(...) , aber mir persönlich gefällt die Struktur des Ergebnisobjektes von by() nicht. Bei großen Datenmengen empfiehlt sich auch ein Blick auf das Paket data.table - allerdi...
von jogo
Mi Feb 07, 2018 8:38 am
Forum: Statistik mit R
Thema: Prüfen auf Normalverteilung/Shapiro Test für große n
Antworten: 4
Zugriffe: 145

Re: Prüfen auf Normalverteilung/Shapiro Test für große n

Hallo Filou, hast Du schon diagnostische Grafiken angewendet? x <- rnorm(7000) shapiro.test(x) par(mfcol=c(1,2)) hist(x); qqnorm(x) x <- rt(7000, 6) # die t-Verteilung verläuft etwas flacher als N hist(x); qqnorm(x) x <- rpois(7000, 0.2) # linkssteil (=rechtsschief), diskret hist(x); qqnorm(x) x <- ...