我有这组x和y坐标:
x<-c(1.798805,2.402390,2.000000,3.000000,1.000000)
y<-c(0.3130147,0.4739707,0.2000000,0.8000000,0.1000000)
as.matrix(cbind(x,y))->d
我想计算包含该组点的椭球,我使用的功能ellipsoidhull()在包"集群",我也得到:
> ellipsoidhull(d)
'ellipsoid' in 2 dimensions:`
center = ( 2.00108 0.36696 ); squared ave.radius d^2 = 2`
and shape matrix =
x 0.66590 0.233106
y 0.23311 0.095482
hence, area = 0.60406
然而,对我来说,如何从这些结果中得到这个椭圆的半长轴的长度并不明显.
任何的想法？
非常感谢你提前.
蒂娜.
假设我有这个数据框:
matrix(c(2,4,3,1,5,7,1,2,3,5,8,2,4,5,1,1,3,6,1,3,4,5,6,1),nrow=6,ncol=4,byrow = TRUE)->X
as.data.frame(X)->X.df
V1 V2 V3 V4
1 2 4 3 1
2 5 7 1 2
3 3 5 8 2
4 4 5 1 1
5 3 6 1 3
6 4 5 6 1
然后我想获得一组数据框的列表,其中包含2的所有列的组合,没有重复,并且避免任何列本身.这意味着,具有以下标题的数据框列表:
V1,V2
V1,V3
V1,V4
V2,V3
V2,V4
V3,V4
知道如何做到这一点？
我有两个变量的散点图,例如:
x<-c(0.108,0.111,0.113,0.116,0.118,0.121,0.123,0.126,0.128,0.131,0.133,0.136)
y<-c(-6.908,-6.620,-5.681,-5.165,-4.690,-4.646,-3.979,-3.755,-3.564,-3.558,-3.272,-3.073)
我想找到更适合这两个变量之间关系的函数.
准确地说,我想拟合比较三种模式:linear,exponential和logarithmic.
我正在考虑将每个函数拟合到我的值,计算每种情况下的可能性并比较AIC值.
但我真的不知道如何或从哪里开始.任何可能的帮助将非常感激.
非常感谢你提前.
蒂娜.
我有一个元素列表,像这样
[[1]]
[1] 9.623571 5.334566 7.266597 6.510794 4.301958
[[2]]
[1] 9.693326 9.015892 1.266178 8.547392 4.326199
我想将它转换为数据帧,如下所示:
V1 V2 V3 V4 V5
9.623571 5.334566 7.266597 6.510794 4.301958
9.693326 9.015892 1.266178 8.547392 4.326199
因此,列表条目内相同位置的所有元素都合并在同一列中.
它必须是与"rbind"相关的东西,因为结果就像在做:
rbind(list[[1]],list[[2]]...)
但我不知道如何将它应用于列表的所有条目.任何关于此的亮点都将受到赞赏.
非常感谢你提前.
蒂娜.
我有一个大矩阵,像这样一个:
NCols=100
NRows=100
myMat<-matrix(runif(NCols*NRows), ncol=NCols)
我感兴趣的是找到哪个行和列具有与矩阵的所有值的均值或中值最接近的值,计算方法如下mean(myMat).
我怎么能这样做R？
这是我的问题.
假设我有一个向量:
vec <- c("a","b","c","d","e","f")
我想在我的向量的元素中随机分配6个值,有时候元素会得到某些东西(1到6之间),有时什么也得不到,但总是值的总和必须总和为6个.所以在例如,一个实例的值将像这样分布:
3,0,1,0,2,0
在另一个像这样:
1,0,1,1,2,1
等等.
在R中有没有简单的方法呢？
非常感谢你提前.
蒂娜.
我有一个数据框,假设这个:
names<-c("a","a","a","a","a","b","b","b","b","b","c","c","c","c","c","c","c","c")
var1<-c(0.942999593,0.935507266,0.973589623,0.969415912,0.95230801,0.935507266,0.888740961,0.91750551,0.944482672,0.945468585,1.457579147,0.922206277,0.941511433,0.954724791,0.941014244,0.941511433,0.941511433,1.50511433)
var2<-c(-0.012678088,0.014313763,0.001138275,-0.020568206,0.012987126,0.001217192,0.03360358,0.009758172,0.015066932,-0.037879492,0.020471157,0.010738162,0.010952531,0.019377213,0.027140572,0.031116892,-0.018530676,-8.90E-05)
as.data.frame(cbind(names,var1,var2))->df
我想在列var1和var2中将异常值转换为Na.但是,我想为"名称"列中的每个类别独立计算离群值.因此var1中"a"的异常值将是仅使用var1中前5行发现的异常值.
我检测异常值的方式是分别低于或高于分位数0.25和0.75的所有值.
在R中有没有简单的方法呢？
非常感谢你提前.
蒂娜.
我必须在元素列表上运行一个函数(在R中).该函数通过最大似然估计模型的参数.要运行该函数,我需要给出一组初始参数值,然后由算法优化.
那么这是我的问题:
我想在每次对列表的每个元素执行函数时随机化初始参数值.我用函数runif()来做.但是,并非所有初始参数的组合似乎都有效(它会产生错误).在这种情况下,我想一次又一次地执行列表中该元素的函数,尝试不同的起始值,直到我得到使函数工作的初始参数值的组合.只有这样循环才能继续到列表的下一个元素.
你能否告诉我一些如何解决这个问题的想法？
非常感谢提前.
蒂娜.