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- Mi Apr 01, 2020 10:23 pm
- Forum: Grafik
- Thema: xlim in ggplot2 verstehen
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Re: xlim in ggplot2 verstehen
Da werden die Punkte auch mit xlim gezeichnet, selbst wenn sie über den Bildrand hinaus ragen. Merke: Balken haben eine Breite aber Punkte nicht. :? Jaein... :? 1) Punkte nur durch eine Koordinate. Balken werden durch die koordinaten von 2 Ecken definiert. Deshalb haben Balken immer eine breite (un...
- Mi Apr 01, 2020 9:46 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: Interaktive Datenverifizierung mit Shiny o.ä.
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Re: Interaktive Datenverifizierung mit Shiny o.ä.
Nunja, dadurch das sich rv$data ändert, invalidiert das den plot und ein neuer wird erzeugt.
Entweder, übergibst du irgendwie die alten ranges an den neuen plot, oder du machst den slider außerhalb...
Entweder, übergibst du irgendwie die alten ranges an den neuen plot, oder du machst den slider außerhalb...
- Di Mär 31, 2020 10:36 pm
- Forum: Allgemeines zu R
- Thema: Interaktive Datenverifizierung mit Shiny o.ä.
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Re: Interaktive Datenverifizierung mit Shiny o.ä.
Das hier macht Punkt 1 & 3: library(shiny) library(plotly) ui <- fluidPage( plotlyOutput("plot"), actionButton("submit", "Submit selection"), tableOutput("table") ) server <- function(input, output, session) { data <- mtcars # create id column data$id = ro...
- Di Mär 31, 2020 10:05 pm
- Forum: Grafik
- Thema: xlim in ggplot2 verstehen
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Re: xlim in ggplot2 verstehen
Hier ein bisschen code zum tüfteln... bzw als unterstüzung zu meiner erklärung. library(ggplot2) fragen <- data.frame(item1 = c(5,5,5,5,5,6,6,7,7,7,7,7,7,7,7,8,9,9,10,10,10,10,10)) ggplot(fragen, aes(x = item1)) + geom_bar() ggplot(fragen, aes(x = item1)) + geom_bar() + xlim(c(5,10)) # same as ggplo...
- Mo Mär 30, 2020 7:30 pm
- Forum: Statistik mit R
- Thema: Outlier Detection bei großer Datenmenge
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Re: Outlier Detection bei großer Datenmenge
Manche verwenden die Definition aus dem Boxplot. Kommt das für Dich infrage? Danke für Eure schnellen Antworten. Mein Problem ist hauptsächlich, dass ich die Ausreißer nicht grafisch erkennen kann, weil ich bspw. für ein Scatterplot oder Boxplot zu viele "Datenpunkte" habe, sodass mir dan...
- So Mär 29, 2020 6:55 pm
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: Lmer Berechnung des Regressionskoeffizienten für Makrovariablen
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Re: Lmer Berechnung des Regressionskoeffizienten für Makrovariablen
Die Koeffizienten des Models werden mittel Maximum Likelihood geschätzt.
Unter der Haube von lme4 wird standardmäßig nloptr (https://cran.r-project.org/web/packages ... index.html) genutzt um das Minima zu finden.
Unter der Haube von lme4 wird standardmäßig nloptr (https://cran.r-project.org/web/packages ... index.html) genutzt um das Minima zu finden.
- So Mär 29, 2020 4:44 pm
- Forum: Multivariate Analysemethoden
- Thema: Autokorrelation im Mehrebenenmodell
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Re: Autokorrelation im Mehrebenenmodell
Du modellierst doch die correlation der residuen als CAR1
- So Mär 29, 2020 4:41 pm
- Forum: Regressionsmodelle
- Thema: Lmer Berechnung des Regressionskoeffizienten für Makrovariablen
- Antworten: 3
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Re: Lmer Berechnung des Regressionskoeffizienten für Makrovariablen
Wenn du deine Frage R spezifisch und reproduzierbar beschreibst, kann dir bestimmt jemand hier helfen.
Ansonsten ist das was für eine Statistik und nicht für ein R Forum.
Ansonsten ist das was für eine Statistik und nicht für ein R Forum.
- Di Mär 24, 2020 2:06 pm
- Forum: Maschinelles Lernen
- Thema: CART Klassifikation für unausgewogene Datensätze
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Re: CART Klassifikation für unausgewogene Datensätze
Bitte ein reproduzierbares Beispiel posten.
- Mo Mär 23, 2020 8:02 pm
- Forum: Maschinelles Lernen
- Thema: CART Klassifikation für unausgewogene Datensätze
- Antworten: 5
- Zugriffe: 2923
Re: CART Klassifikation für unausgewogene Datensätze
Der erste Link simuliert solche Daten, der zweite nutzt ein Beispieldatensatz.
?table()
Und woran erkennt man, dass diese unausgewogen sind?
?table()