Deutsches R-Forum

Ich habe das Problem gerade gelöst. Das Problem war mehr oder weniger ChatGPT - oder mein Glaube an die KI-Kompetenz.... ChatGPT bestand darauf, dass es unter "Statistiken" einen Menüpunkt namens "DOE" geben sollte, was nicht der Fall war. Und du behelligst hier Menschen (keine ...

ich würde sagen , das liegt in der Natur der NMDS. (Ich persönlich bevorzuge andere Verfahren, s.u.) Ein Paar Ideen: * Wieso Horn-distance? Ginge auch was anderes wie z.b. Bray-Curtis? - Distanzmaße gibt es ja wie Sand am Meer.... * Wieso NMDS? Ginge auch eine klassische MDS / PCoA (vegan::wcmdscale...

Gibt es irgendwo komplette R-Programme zur Durchführung einer DOE, mit Designerstellung, Auswertung etc? So etwas wie Skriptdateien? Kann man die in RStudio einladen wie bei MATLAB/ Octave? Hier ein ganzes digital Buch zu dem Thema von einem ehemaligen Kollegen von mir: https://bookdown.org/gerhard...

Kann man das irgendwie "einfach" zusammenführen in einer Legende mit verschiedengroßen Punkten in entsprechender Farbe? So? ggplot(b, aes(x = x, y = y, col = z, size = z)) + geom_point(alpha = .7) + coord_fixed() + theme_bw() + guides(color= guide_legend(), size=guide_legend()) + scale_co...

Wie soll denn die Abfrage am Ende aussehenß Und läuft diese dann auch so in der Datenbank (ohne R)?

Die Abfrage im Ausgangspost hat einige komische Sachen (..., Klammer, ")...
Wozu brauchst du glue hier?
Fehlt da nicht ein FROM und eine GROUP BY (wenn man HAVING nutzen will)?

"\x" verstehe ich zwar noch nicht aber.. \(x) ist nur die Kurzform from function(x), siehe ?`function` Mann kann an sapply ein beliebige funktion übergeben. Hier eine sogenannte "anoynme" function weil sie nur im sapply aufruf lebt (und keinen Namen hat wie z.B: length weil sie ...

Ich hab zwar den Faden verloren, wie dieses Format jetzt mit der Ausgangsfrage zu tun hat, aber hier mal eine Idee: Grupp1 <- c("1;2","1","3;2") bsp1 <- (data.frame(Grupp1)) # add person column bsp1$Person <- row(bsp1) splitted <- unique(strsplit(bsp1$Grupp1, split = &q...

Hier mal ein Paar Vorschläge: df <- read.table(textConnection("VP result block 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 4 2"), header = TRUE) # baseR df$trialNr1 <- ave(df$VP, df$VP, FUN = seq_along) df$trialNr2 <- unlist(tapply(df$VP, df$VP, FUN = seq_along)) # using dplyr require(dply...

In deiner Function könnte das dann so aussehen:

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FUNC.summarystats <- function(DF.zu){
  DF.SUMMERY <-data.frame(
    n      = sapply(DF.zu, \(x) length(x[!is.na(x)])), 
    mean   = sapply(DF.zu, mean, na.rm =TRUE )
    #sd , var, median, ...
  )
  return(DF.SUMMERY) 
}

Hier mal einpaar Ideen:

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length(na.omit(b))
length(b[!is.na(b)])
sum(!is.na(b))

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