Hallo Jessica,
willkommen im Forum!
Hier wäre ein reproduzierbares Beispiel sehr nützlich;
siehe viewtopic.php?f=20&t=11
Gruß, Jörg
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- Mo Feb 18, 2019 7:54 am
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: Fehlermeldung beim Plotten "Error in plot.new() : figure margins too large"
- Antworten: 2
- Zugriffe: 1755
- Mo Feb 18, 2019 7:48 am
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: Standardabweichung von mehreren Variablen
- Antworten: 3
- Zugriffe: 554
Re: Standardabweichung von mehreren Variablen
Hallo Theresa, willkommen im Forum! Bei mir sieht das so aus: Belastung <- read.csv2("http://forum.r-statistik.de/download/file.php?id=428") x <- as.matrix(Belastung) mean(x) sd(x) var(c(x)) Die Werte von Excel kann ich nicht nachvollziehen, weil: > 27.9976694^2 [1] 783.8695 Gruß, Jörg
- So Feb 17, 2019 2:00 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: Aufeinanderfolgende Tage mit bestimmter Bedingung erkennen
- Antworten: 10
- Zugriffe: 1473
- Sa Feb 16, 2019 8:01 pm
- Forum: Funktionen und Pakete
- Thema: Neue Variable erstellen für eine Anova?
- Antworten: 4
- Zugriffe: 944
Re: Neue Variable erstellen für eine Anova?
Hallo mayobs,
willkommen im Forum!
Hast Du denn schon irgendwelche Daten und kannst uns die Struktur zeigen?
... also das Ergebnis von:
(den output in Deine nächste Nachricht kopieren)
Bitte lies viewtopic.php?f=20&t=11
Gruß, Jörg
willkommen im Forum!
Hast Du denn schon irgendwelche Daten und kannst uns die Struktur zeigen?
... also das Ergebnis von:
Code: Alles auswählen
str(DeinDataframe)
Bitte lies viewtopic.php?f=20&t=11
Gruß, Jörg
- Sa Feb 16, 2019 7:11 pm
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: Hilfe! Regressionslinie will einfach nicht
- Antworten: 4
- Zugriffe: 682
Re: Hilfe! Regressionslinie will einfach nicht
lm() hat auch ein Argument subset=
Vielleicht geht also auch:
Gruß, Jörg
Vielleicht geht also auch:
Code: Alles auswählen
mod <- lm(Diameter_Cebo_La_Virgen ~ DBH_Cebo_La_Virgen, data = Krone, subset=(Mono.Mix=="mix"))
- Sa Feb 16, 2019 7:06 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: Aufeinanderfolgende Tage mit bestimmter Bedingung erkennen
- Antworten: 10
- Zugriffe: 1473
Re: Aufeinanderfolgende Tage mit bestimmter Bedingung erkennen
Hallo Dodo,
warum gibst Du keinen Kommentar zu meinem Code?
Gruß, Jörg
warum gibst Du keinen Kommentar zu meinem Code?
Gruß, Jörg
- Sa Feb 16, 2019 2:07 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: Aufeinanderfolgende Tage mit bestimmter Bedingung erkennen
- Antworten: 10
- Zugriffe: 1473
Re: Aufeinanderfolgende Tage mit bestimmter Bedingung erkennen
Hallo Dodo, willkommen im Forum! Was hast Du denn bis jetzt probiert? Kannst Du uns das bitte zeigen? (achte dabei auch auf die Formatierung von Code und Daten, siehe http://forum.r-statistik.de/viewtopic.php?f=20&t=29 ) Ich bastel zur Zeit an einer Lösung unter Verwendung der Funktion rle() Nac...
- Mi Feb 06, 2019 8:41 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: werte aus for-schleife speichern
- Antworten: 20
- Zugriffe: 5165
Re: werte aus for-schleife speichern
Hallo Jasí, kannst Du bitte beschreiben, wie die Tabelle aussehen soll? Dann bräuchten wir noch den output von dput(lapply(0:4, Fit)) (Den output bitte in die nächste Nachricht kopieren.) Ansonsten habe ich noch dies gefunden: https://stackoverflow.com/questions/25969738/write-ods-openoffice-libreof...
- Mi Feb 06, 2019 5:32 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: werte aus for-schleife speichern
- Antworten: 20
- Zugriffe: 5165
Re: werte aus for-schleife speichern
Hallo jasi,
im Falle vonstehen die Werte in der Liste L (genaugenommen eine Liste von Listen).
Es wird keine Datei geschrieben. Diese Variante ist etwas für den Fall, dass auch die weitere Verarbeitung in R geschehen soll.
Gruß, Jörg
im Falle von
Code: Alles auswählen
L <- lapply(0:3, Fit)
Es wird keine Datei geschrieben. Diese Variante ist etwas für den Fall, dass auch die weitere Verarbeitung in R geschehen soll.
Gruß, Jörg
- Mi Feb 06, 2019 5:05 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: werte aus for-schleife speichern
- Antworten: 20
- Zugriffe: 5165
Re: werte aus for-schleife speichern
Bei mir darf der Code so aussehen: x_exp<-as.matrix(data[1:100,2:96]) y_exp<-Surv(data$timeDFS[1:100],data$statusDFS[1:100]) Fit <- function(i=0) { fit <- glmnet::glmnet(x_exp,y_exp,family="cox", alpha=1) t <- floor(runif(1, 1, 100)); print(paste0("ZV:", t)) set.seed(t) cv.fit <-...