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von EDi
Mi Jun 19, 2019 12:16 am
Forum: Statistik mit R
Thema: mean funktioniert nicht bei Werten mit Dezimalstelle?!
Antworten: 2
Zugriffe: 31

Re: mean funktioniert nicht bei Werten mit Dezimalstelle?!

Hat jemand vielleicht eine Idee, wo das Problem liegt? :(
"data$Cancer.Deaths.total" ist weder numerisch noch boolesch. Bitte mit str(data) oder class(data$Cancer.Deaths.total) prüfen.
von EDi
Di Jun 18, 2019 3:09 pm
Forum: Neuigkeiten
Thema: neue Version von R
Antworten: 16
Zugriffe: 3717

Re: neue Version von R

Ich benutze nie ein Menü, immer nur die R Konsole - deshalb ist mit das vermutlich nicht aufgefallen :geek: .
von EDi
Do Jun 13, 2019 12:05 am
Forum: Statistik mit R
Thema: Datenanalyse von Oberflächenabfluss auf Basis von Monatsmitteln
Antworten: 4
Zugriffe: 124

Re: Datenanalyse von Oberflächenabfluss auf Basis von Monatsmitteln

jogo hat geschrieben:
Mi Jun 12, 2019 9:56 am
Mit

Code: Alles auswählen

dat %>%  group_by(Year, Month) %>% summarise_all(mean)
ist man fast so schnell wie data.table.
Bei ... %>% mutate_at(vars(-group_cols()), mean) sind irgendwelche Dopplungen im Ergebnis.
# A tibble: 1,827 x 19

Gruß, Jörg
Recht hast du! Habs geupdated...
von EDi
Di Jun 11, 2019 9:15 pm
Forum: Statistik mit R
Thema: Datenanalyse von Oberflächenabfluss auf Basis von Monatsmitteln
Antworten: 4
Zugriffe: 124

Re: Datenanalyse von Oberflächenabfluss auf Basis von Monatsmitteln

Hier mal ein kleines benchmark... read.csv2() kann man noch durch data.table::fread() oder vroom::vroom() ersetzen für schnelleres einlesen... dat <- read.csv2("http://forum.r-statistik.de/download/file.php?id=543")[2:20] library(dplyr) library(data.table) dt <- setDT(dat) require(microbenchmark) mi...
von EDi
Mi Jun 05, 2019 5:02 pm
Forum: Allgemeines zu R
Thema: Didaktik in R
Antworten: 15
Zugriffe: 219

Re: Didaktik in R

Die Texte sind sehr tibble-lastig. Ja, ich bin in die Falle getappt und nun heftiger tidyverse Nutzer... Es kam schleichend... Und jetzt komm ich nimmer weg - wie eine Sucht... Vermutlich haben mich die konsistenz (sapply z.B. Ist ein schönes Gegenbeispiel) , expressivität und möglichkeiten (vorall...
von EDi
Mi Jun 05, 2019 12:20 am
Forum: Grafik
Thema: Mehrfachauswahl visualisieren
Antworten: 5
Zugriffe: 46

Re: Mehrfachauswahl visualisiren

a) anzeigen lassen, welches item wie oft ausgewählt wurde

Code: Alles auswählen

?table

Code: Alles auswählen

R> table(iris$Species)

    setosa versicolor  virginica 
        50         50         50 
b) das zu visualisieren?

Code: Alles auswählen

?barplot
R> barplot(table(iris$Species))
von EDi
Mi Jun 05, 2019 12:19 am
Forum: Regressionsmodelle
Thema: Missing Data bei linearer Regression
Antworten: 5
Zugriffe: 86

Re: Missing Data bei linearer Regression

Vielen Dank für die schnelle und hilfreiche Antwort! Bei mir wird dasselbe angezeigt. Könnten Sie mir übersetzen, was das bedeutet? Also wie geht R-Studio mit fehlenden Werten um? Bildschirmfoto 2019-06-04 um 19.12.24.png Auch hierfür gibt's die passende Hilfe und erläuterung (auch die Examples sin...
von EDi
Di Jun 04, 2019 7:11 pm
Forum: Allgemeines zu R
Thema: Didaktik in R
Antworten: 15
Zugriffe: 219

Re: Didaktik in R

Ich finde das hier auch als eine ganz nette Einführung https://r4ds.had.co.nz/iteration.html

und hier ein grafische Einführung: https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/#purrr
von EDi
Di Jun 04, 2019 7:00 pm
Forum: Regressionsmodelle
Thema: Missing Data bei linearer Regression
Antworten: 5
Zugriffe: 86

Re: Missing Data bei linearer Regression

Aus ?lm: na.action a function which indicates what should happen when the data contain NAs. The default is set by the na.action setting of options, and is na.fail if that is unset. The ‘factory-fresh’ default is na.omit. Another possible value is NULL, no action. Value na.exclude can be useful. Bei ...
von EDi
Di Jun 04, 2019 6:57 pm
Forum: Statistik mit R
Thema: Datenmanagement
Antworten: 8
Zugriffe: 100

Re: Datenmanagement

df <- data.frame(ID = c(1,1,2,2, 2), P = c("01.01.2000", "01.01.2000", "02.01.2000", "02.01.2000", "02.01.2000"), M = LETTERS[1:5], D = c(10, 25, 4, 12.5, 30) ) library(dplyr) library(tidyr) df %>% group_by(ID) %>% mutate(occ = paste0('M', row_number()), occ2 = paste0('D', row_number())) %>% ungrou...