小编jfl*_*noy的帖子

在下面的数据集中,thing1是数字,而thing2是一个因子(但与thing1相同).为简单起见,摘要函数只是bin中的最大值.当z元素是因子时,六边形重叠.谁知道为什么？

library(ggplot2)
library(hexbin)
DF=data.frame(xpos=rnorm(1000),
              ypos=rnorm(1000),
              thing1=rep(1:9,length.out=100),
              thing2=as.factor(rep(1:9,length.out=100)))
ggplot(DF, aes(x=xpos, y=ypos, z=thing1)) +  
  stat_summary_hex(fun=function(x){x[which.max(x)]})
ggplot(DF, aes(x=xpos, y=ypos, z=thing2)) +  
  stat_summary_hex(fun=function(x){x[which.max(x)]})

LaTeX能够使用表格底部添加注释tablenotes,因此似乎kable可以轻松实现这一点 - 或者它已经可以实现,但我找不到任何提及此功能的内容.

例如:

我正在使用nnet包中的函数multinom来运行多项逻辑回归.

在多项逻辑回归中,据我所知,系数是响应概率与参考响应概率之比的对数变化(即ln(P(i)/ P(r))= B ₁ + B ₂*X ...其中i是一个响应类别,r是参考类别,X是一些预测器).

但是,拟合(multinom(...))会为每个类别生成估计值,甚至是参考类别r.

编辑示例:

set.seed(1)
library(nnet)
DF <- data.frame(X = as.numeric(rnorm(30)), 
                 Y = factor(sample(letters[1:5],30, replace=TRUE)))
DF$Y<-relevel(DF$Y, ref="a") #ensure a is the reference category
model <- multinom(Y ~ X, data = DF)
coef(model)
#  (Intercept)           X
#b   0.1756835  0.55915795
#c  -0.2513414 -0.31274745
#d   0.1389806 -0.12257963
#e  -0.4034968  0.06814379

head(fitted(model))
#          a         b          c         d         e
#1 0.2125982 0.2110692 0.18316042 0.2542913 0.1388810
#2 0.2101165 0.1041655 0.26694618 0.2926508 …