Deutsches R-Forum

Das parsen könnte so aussehen: # Packages ---------------------------------------------------------------- library(jsonlite) library(purrr) library(dplyr) library(tidyr) # read -------------------------------------------------------------------- df <- read.table(file.choose(), header = TRUE, sep = '...

Was hast du denn schon probiert?

openingTimes{"":[{"applicable_days":31,"periods":[{"startp":"06:00","endp":"23:00"}]},{"applicable_days":96,"periods":[{"startp":"07:00","endp":"23:00"}]}]} Hmm - soll das R sein? Wenn ja, welcher Dialekt? Könnte ein missglücktes JSON sein, wobei das "openingTimes" am Anfang nicht valide ist. Wenn ...

Ich nutze für etwas gerne ?dplyr::mutate_if:

dann würde das in meiner Welt bedeuten, dass Über- oder Unterbeschäftigung einen positiven Effekt haben und das ergibt keinerlei Sinn. Deswegen meine primäre Frage ist: deute ich den Interpretationsterm falsch? Wie ich schon weiter oben dargestellt habe, vergisst du IMO bei deiner Interpretation di...

(TatsAZ * (UnterBE + UeberBE)) --> die Tatsächliche Arbeitszeit wird mit den Dummyvariablen Unter- bzw. Überbeschäftigung multipliziert?

Siehe ?formula für eine Erklärung der Formelsyntax.

Das * ist eine Abkürzung für interaktionen:

a*b = a + b + a:b (a:b ist die interaktion).

was doch bedeuten würde, dass Unter- und Überbeschäftigung einen positiven Effekt aufweise Naja, verglichen zum Effekt von UnterBE und UeberBE, ist der Interaktionsterm eher klein. Vielmehr ist dass der negative TatsAZ Effekt durch die Interaktion aufgehoben wird. wenn ich 2 negative Haupteffekte m...

Ich bin leider eine absolute R- Anfängerin!

Deine Frage hört sich aber gar nicht danach am! Ich verstehe zumindest nur Bhf.

Bei 5-10 UV kann man auch alle Möglichen Modelle rechnen und das beste (min AIC) nehmen. Das kann man dann auch variieren: Z.B. wenn es kein eindeutig bestes model gibt: Model averaging. Oder nur die Modelle betrachten die eine bestimmte UV beinhalten (wäre quasi Vorwissen nutzen). Trotzdem würde ic...

Gibt es einen eingefahrenen, akzeptierten Weg, daraus einen p-Wert zu machen? Permutationstest gehen immer (dauert aber etwas) 1000 permutation erstellen, für jede permutation ein RF fitten und die VarImp Speichern. Aus der Verteilung der VarImp einen p-Wert ableiten. Z.b. H0: VarImp == 0, zählen w...