小编Ton*_*oni的帖子

我想分享有关如何使用 GitHub 页面在 RStudio 上在线发布您的工作的分步说明。

很多参加Coursera 数据课程的人，如果他们不是来自计算机科学，就会遇到问题，包括我自己，所以我想分享一个有效的系统。我相信它可以大大改进。

我找不到有关此功能的确切操作的文档。我有一个矩阵的 QR 分解X：

X = matrix(c(1,1,1,1,-1.5,-0.5,0.5,1.5,2.25,0.25,0.25, 2.25,-3.275,-0.125,0.125,3.375), 
nrow=4, byrow=F)

     [,1] [,2] [,3]   [,4]
[1,]    1 -1.5 2.25 -3.375
[2,]    1 -0.5 0.25 -0.125
[3,]    1  0.5 0.25  0.125
[4,]    1  1.5 2.25  3.375

该函数qr(X)产生一个列表：

$qr (rounding output)
     [,1]       [,2]          [,3]          [,4]
[1,] -2.0          0          -2.5             0
[2,]  0.5     -2.236             0        -4.583
[3,]  0.5      0.447             2             0 
[4,]  0.5      0.894        -0.929        -1.341

$rank
[1] 4

$qraux
[1] 1.500000 1.000000 1.368524 1.341641

$pivot
[1] 1 2 3 4 …

我有下表的胃灼热症状和对两种不同药物的反应:

           Medication
Symptoms    Drug A Drug B Totals
  Heartburn     64     92    156
  Normal       114     98    212
  Totals       178    190    368

我正在寻找一个R函数,它通过以下操作来获得预期的计数:

                    Medication
Symptoms       Drug A                   Drug B               
Heartburn     156 * 178 / 368 = 75      156 * 190 / 368 = 81 
Normal        212 * 178 / 368 = 103     212 * 190 / 368 = 109

理想情况下,显示器甚至可选择如下:

           Medication
Symptoms       Drug A   Drug B    Totals
  Heartburn     64(75)   92(81)    156
  Normal       114(103)  98(109)   212
  Totals       178      190 …

我只有 4 个数据点：

points = c(60, 46, 46, 60)

那个“想要”描述抛物线。不过，显然我找不到办法让它顺利。相反，我最终使用以下代码生成了下面红色的四四方方图：

plot(points, ylim=c(40,60), pch = 20, col = 2, cex = 2)
fit = loess(points ~ c(1:4), bw=nrd0, na.rm=T)
lines(predict(fit), lwd=2, col= 2)

不知道有没有什么办法可以把边角弄光滑，让它看起来更像蓝线……

在Octave/MATLAB中调用数据集的开头(或结尾)的等效方法是什么？

这些是非常有用的功能,可以避免在控制台上打印出整个数据集,并了解标题和数据类型.

如果str()沿着同样的路线也有一个等价的话会很棒......