小编Gue*_*cci的帖子

我在数据A中安装了一个混合模型,如下所示:

model <- lme(Y~1+X1+X2+X3, random=~1|Class, method="ML", data=A)

接下来,我想看看模型如何适合数据B并获得估计的残差.R中是否有可以使用的功能？

(我尝试了以下方法,但获得了所有新系数.)

model <- lme(Y~1+X1+X2+X3, random=~1|Class, method="ML", data=B)

我理解"function(x)"是如何工作的,但是"function()"的作用是什么？

z <- function() {
  y <- 2
  function(x) {
    x + y
  }
}

我们在课堂上看到了以下R代码:

attach(LifeCycleSavings)
boxplot(sr, main = "Box Plot of Savings Ratio")
detach()

但是,为什么我们需要在这里使用"detach()"？我键入"LifeCycleSavings",仍然得到如下输出:

> LifeCycleSavings
                  sr pop15 pop75     dpi  ddpi
Australia      11.43 29.35  2.87 2329.68  2.87
Austria        12.07 23.32  4.41 1507.99  3.93
Belgium        13.17 23.80  4.43 2108.47  3.82

文件"LifeCycleSavings"没有脱离.

以下R代码只给出正态分布的一半; 为了获得另一半,我应该改变什么代码？

halfnormal <- function(n){
    vector <- rep(0,n)
    for(i in 1:n){
        uni_random <- runif(2) 
        y <- -log(uni_random)
        while(y[2] < (y[1]-1)^2/2){
            uni_random <- runif(2)
            y <- -log(uni_random)
        }
        vector[i] <- y[1]
    }
    vector
}

output <- halfnormal(1000)
hist(output)