Deutsches R-Forum

ohne Stringmanipulationen geht da wohl nichts. Zum Glück braucht es ein Tausendertrennzeichen nicht wirklich, insofern wird es mit dem Ersetzen kein Hexenwerk. So hier zum Beispiel? # Download file to disk file <- tempfile(fileext = '.csv') download.file("http://forum.r-statistik.de/download/f...

So hier? k <- read.table("http://forum.r-statistik.de/download/file.php?id=780", sep = ";", header = TRUE, na = -77) k_mw<- subset(k, v_1 != "3") k_mw$v_315_fac <- factor(k_mw$v_315, levels <- c(1,2,3,4,5,6), labels <- c( "nie", "selten", "1 x M...

folgende zwei Number of Fisher Scoring iterations erhalten: 3 und 4. Kann mir einer hierzu was sagen? Und wenn ja, wie sind die Werte zu interpretieren?

Das sagt dir lediglich wie viele Iterationen (=wie lange es gedauert hat), dein Model zu fitten.
Ich schau mir das nie an.

multivariate, multiple, multivariable...

Es gibt leider unterschiedliche Definition da draußen Wenn du es nicht genau weißt, würde ich vom Kontext her auf "multiple" deuten.

Meine Definitionen:

Multivariate: Mehr als 1 y-variables
Multiple / multivariable: Mehr als 1 x variable

Hatten wir vor kurzem:

viewtopic.php?f=18&t=1962&p=9433&hilit= ... ehlt#p9433

Dein Faktor heißt wohl Anwohner und hat 2 Ausprägungen (stadt + Land). Die eine Ausprägung (Stadt) ist im Intercept drin.

Kann mir da jemand weiterhelfen ? ich bin jetzt so weit, dass ich die Daten einlesen kann, habe 2 CSV Dateien mit den Datensätzen. (im Anhang)

Gut, was willst du als nächstes tun und wo happert es dabei?

So hier? file <- readLines('http://forum.r-statistik.de/download/file.php?id=774') # drop header file <- file[10:length(file)] # drop empty lines file <- file[! (file == "" | file == " ")] # paste chunks of three file <- sapply(split(file, ceiling(seq_along(file)/3)), paste, coll...

Du könntest die Faktoren in ein "ordered factor" umwandeln, und danach die in Ränge umwandeln (mit as.numeric). Dann sollte die spearman-korrelation klappen.
Alles natürlich nur hypothetisch, da kein reproduzierbares Beispiel vorhanden.

Wenn man aus Geistigem-Eigentum-, Datenschutz- oder Kostengründen zu einem anderen Cloudanbieter wechselt, muss man die Cloud Machine dort wieder neu basteln. Dafür gibt es doch auch Lösungen um das zu Automatisieren, z.B. Ansible https://de.wikipedia.org/wiki/Ansible Ein einfaches shell-script tut...

Oh, dachte, das wäre schon ein ausreichendes Beispiel :shock: Läuft bei mir nicht: R> tt <- rasterToPoints(r_interp) # r_interp ist mein Rasterfile; daraus habe ich die Koordinaten gelesen Error in rasterToPoints(r_interp) : could not find function "rasterToPoints" R> require(raster) Load...