我在rmarkdown写了一个beamer演示文稿并用knitr将它转换为pdf.我想在header1级别定义部分,例如# Introduction,然后有一个标题为其他的幻灯片,例如## Introducing my brilliant research.拥有header1级别定义部分是很好的,因为部分的名称可以在某些beamer主题的幻灯片标题中显示,这就是我包含它的原因.
但我不希望rmarkdown插入一张幻灯片,只是简单地说明了部分之间的部分名称,目前它正在进行.有没有办法不打印部分之间的部分名称的幻灯片？我认为slide_level会控制这种行为,但它似乎没有(或者我使用它错了).
使用此代码可以获得我的问题的最小可重现的示例:
---
title: "Test Pres"
author: "Professor Genius Researcher"
date: "24 February 2017"
output:
beamer_presentation:
slide_level: 2
theme: "Singapore"
colortheme: "rose"
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
```
# Markdown Intro
## R Markdown
This is an R Markdown presentation. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see <http://rmarkdown.rstudio.com>.
When you click …我正在使用很棒的绘图库bayesplot来可视化我正在使用的模型的后验概率区间rstanarm。我想通过将系数的后验区间放到同一图上来以图形方式比较来自不同模型的绘制。
例如，想象一下，对于beta1, beta2, beta3两个不同模型的三个参数，我从后验中抽取了 1000 次：
# load the plotting library
library(bayesplot)
#> This is bayesplot version 1.6.0
#> - Online documentation and vignettes at mc-stan.org/bayesplot
#> - bayesplot theme set to bayesplot::theme_default()
#> * Does _not_ affect other ggplot2 plots
#> * See ?bayesplot_theme_set for details on theme setting
library(ggplot2)
# generate fake posterior draws from model1
fdata <- matrix(rnorm(1000 * 3), ncol = 3)
colnames(fdata) <- c('beta1', 'beta2', 'beta3')
# fake posterior …我被要求为一个大型组织制作一堆图表，并被允许访问他们的 Power BI 仪表板。我想使用 Power BI 的界面，这样我就可以在 R 中制作图表。Power BI 提供了“在 Excel 中分析”选项，可让您下载 .odc 文件以在 Excel 中打开。.odc 文件不包含数据，它只是指定 Excel 的数据库连接。不过，这仅适用于 Windows 计算机，而我有一台 Mac。如果需要的话，我会尝试弄清楚如何安装 Windows 虚拟机，但我想我会先在这里尝试：
.odc 文件指定连接类型和字符串，例如
<odc:Connection odc:Type="OLEDB">
<odc:ConnectionString>Provider=MSOLAP;Integrated Security=ClaimsToken;
Identity Provider=https://login.microsoftonline.com/common,
https://analysis.windows.net/powerbi/api, 929d0ec0-7a41-4b1e-bc7c-b754a28bddcc;
Data Source=pbiazure://api.powerbi.com;
Initial Catalog=2df8e9ba-9ee5-43fb-bbb0-ba622b9cdc2b;
MDX Compatibility= 1; MDX Missing Member Mode= Error;
Safety Options= 2; Update Isolation Level= 2; </odc:ConnectionString>
我希望可以使用 Rdbplyr或其他一些包连接到底层数据库，但我不确定从哪里开始。这个关于如何在 python 中执行此操作的答案看起来很有前途，Reading a dataframe from an odc file created through excel using pandas但我收到了与我的 python 安装相关的错误。我宁愿让它在 R 中工作。
.odc 文件中是否有足够的信息可供连接通过 …
我试图编写一个模拟,涉及随机地将项目重新分配给具有一些限制的类别.
可以说我有一个分布在A到J之间的鹅卵石1到N的集合:
set.seed(100)
df1 <- data.frame(pebble = 1:100,
bucket = sample(LETTERS[1:10], 100, T),
stringsAsFactors = F)
head(df1)
#> pebble bucket
#> 1 1 D
#> 2 2 C
#> 3 3 F
#> 4 4 A
#> 5 5 E
#> 6 6 E
我想随机重新分配鹅卵石到水桶.没有限制我可以这样做:
random.permutation.df1 <- data.frame(pebble = df1$pebble, bucket = sample(df1$bucket))
colSums(table(random.permutation.df1))
#> A B C D E F G H I J
#> 4 7 13 14 12 11 11 10 9 9
colSums(table(df1))
#> A B …我正在估计一些空间计量经济学模型,其中包含空间自回归项rho和空间误差项lambda.在尝试传达我的结果时,我使用的是texreg包,它接受我正在使用的sacsarlm模型.然而,我注意到,texreg打印相同的rho和lambda参数的p值.Texreg似乎返回model@LR1$p.value在模型对象的槽中找到的p值.
参数rho和lambda的大小不同,并且具有不同的标准误差,因此它们不应具有等效的p值.如果我在模型对象上调用summary,我会获得唯一的p值,但无法确定这些值在模型对象中的存储位置,尽管它遍历了str(model)调用中的每个元素.
我的问题是双重的:
以下是显示问题的最小示例:
library(spdep)
library(texreg)
set.seed(42)
W.ran <- matrix(rbinom(100*100, 1, .3),nrow=100)
X <- rnorm(100)
Y <- .2 * X + rnorm(100) + .9*(W.ran %*% X)
W.test <- mat2listw(W.ran)
model <- sacsarlm(Y~X, type = "sacmixed",
listw=W.test, zero.policy=TRUE)
summary(model)
Call:sacsarlm(formula = Y ~ X, listw = W.test, type = "sacmixed",
zero.policy = TRUE)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.379283 -0.750922 0.036044 0.675951 2.577148
Type: sacmixed
Coefficients: …我有一个向量列表，其中每个向量包含相同数量的字符串，例如
LL <- list(c('A','B'), c('B', 'A'), c('C', 'D'), c('D', 'C'))
我想删除重复集的条目，这样结果将是：
LL
[[1]] [1]“A”“B”
[[2]] [1]“C”“D”
保留哪一个重复集合或者集合的顺序是否改变并不重要。