小编Gor*_*orp的帖子

我正在使用 RStudio，其中有 README.Rmd 和 README.md 文件。但是，当我只更改 README.Rmd 并想要提交并将其推送到 GIT 时，我得到以下信息：

RStudio README.Rmd 和 README.md 都应该分阶段使用“git commit --no-verify”来覆盖此检查

我应该在哪里添加：“git commit --no-verify”？

和/或我怎样才能避免这个消息？

我有一个非常非结构化的文本文件,我用readLines读取.我想将某些字符串更改为另一个字符串,该字符串位于变量中(下面称为"new").

下面我希望被操纵的文本包括所有术语:"一个","两个","三个"和"四个"一次,而不是"更改"字符串.但是,正如您可以看到sub更改每个元素中的第一个模式,但我需要代码忽略有带引号的新字符串.

请参阅下面的示例代码和数据.

 #text to be changed
 text <- c("TEXT TEXT TEXT TEXT TEXT TEXT TEXT TEXT TEXT change",
        "TEXT TEXT TEXT change TEXT TEXT TEXT TEXT TEXT change", 
        "TEXT TEXT TEXT change TEXT TEXT TEXT TEXT")

 #Variable containing input for text
 new <- c("one", "two", "three", "four")
 #For loop that I want to include 
 for (i in 1:length(new)) {

   text  <- sub(pattern = "change", replace = new[i], x = text)

 }
 text

我正在计算几种不同尺度的欧米茄；并在 R 中使用不同的 omega 函数获取不同尺度的不同警告消息。我的问题是关于如何解释这些警告以及报告检索到的 omega 统计数据是否安全。

当我使用文章“从 alpha 到 omega：内部一致性估计普遍问题的实用解决方案”中的以下函数时

 ci.reliability(subscale1, interval.type="bca", B=1000)

我收到这些警告：

 1: In lav_object_post_check(lavobject) :
   lavaan WARNING: some estimated variances are negative
 2: In lav_object_post_check(lavobject) :
   lavaan WARNING: observed variable error term matrix (theta) is not positive definite; use inspect(fit,"theta") to investigate.

它可以是很多！

他们的意思是什么？我仍然收到欧米茄统计数据；它们可以被解释吗？

当我使用该功能时：

  psych::omega(subscale1)

我收到此警告：

 Warning message:
 In GPFoblq(L, Tmat = Tmat, normalize = normalize, eps = eps, maxit =      maxit,  :
   convergence not obtained in GPFoblq. 1000 iterations used.

再说一遍，这是什么意思？我可以使用我得到的欧米茄统计数据吗？

请注意，这些警告出现在不同的子量表上；因此可以使用其中一个函数计算一个子尺度，但不能使用另一个函数，反之亦然。

编辑：如果有帮助：Subscale1 包含 …

R 包中的函数是否有一种巧妙的方法来访问（该 R 包的）描述文件中指定的版本号？

我使用该longInvariance函数来评估区间数据的两个时间点之间的纵向不变性；我想知道正确的lavaan/ semTools R-code 应该是什么样子。

当我一次查看一个因素时，它会起作用；但在检查双因素模型时会产生错误。

以下一个因素的示例代码：

  model.oneFactor <- '
  Factor1T1 =~ Item1 + Item2 + Item3
  Factor1T2 =~ Item1t2 + Item2t2 + Item3t2
  '

  # Create list of variables
  var1 <- c("Item1", "Item2", "Item3")
  var2 <- c("Item1t2", "Item2t2", "Item3t2")
  constrainedVar <- list(var1, var2)

  # Invariance of the same factor across timepoints
  longInvariance(model.oneFactor, auto=1, constrainAuto=TRUE, varList=constrainedVar, data=data, estimator="MLM", strict=TRUE)

但是，在模型中添加第二个因子时会产生错误。下面是一个二因素模型的示例代码：

  model.twoFactor <- '
  Factor1T1 =~ Item1 + Item2 + Item3
  Factor2T1 =~ Item4 + Item5 + …

我在 R 中使用 caret。我的最终目标是提交不同的数据帧以分离 preProcess pca，然后将 PCA 组件放在一起进行岭回归训练。但是，请参阅下面的示例代码，其中在训练函数内与外/前训练功能的 preProcess 中应用 pca 时，我没有得到相同的结果。

1. 为什么我没有得到相同的结果？
2. 我如何以最好的方式实现我的主要目标？

#Sample data
s <- c(-0.412440717220306, -0.459911376237869, -0.234769582748413, -0.332282930612564, -0.486973077058792, -0.301480442285538, -0.181094691157341, -0.240918189287186, 0.0962697193026543, -0.119731709361076, -0.389783203601837, -0.217093095183372, -0.302948802709579, -0.406619131565094, 0.247409552335739, -0.406119048595428, 0.0574243739247322, -0.301231145858765, -0.229316398501396, -0.0620433799922466)
t <- c(0.20061232149601, 0.0536709427833557, 0.530373573303223, 0.523406386375427, 0.267315864562988, 0.413556098937988, 0.274257719516754,  0.275401413440704, 0.634453296661377, 0.145272701978683, 0.196711808443069, 0.332845687866211, 0.345706522464752, 0.444085538387299, 0.253269702196121, 0.231440827250481, -0.196317762136459, 0.49691703915596, 0.43754768371582, 0.0106721892952919)
u <- c(-0.565160751342773, 0.377725303173065,-0.273447960615158, -0.338064402341843, -0.59904420375824, -0.780133605003357,-0.508388638496399, -0.226167500019073, -0.257708549499512, -0.349863946437836,-0.443032741546631, -0.36387038230896, -0.455201774835587, -0.137616977095604,0.130770832300186, -0.420618057250977, -0.125859051942825, -0.382272869348526, -0.355217516422272, -0.0601325333118439)
v <- …

我有两个不同结构的列表。在一个函数中，我想获得一个在两个列表中具有相同名称的列。有没有通用的方法来处理这个问题？

  list_1_1_1 <- list(list(list(tibble::tibble("a" = c(1, 2), "b"=c(3, 4))), list("a"=c(1, 2))))
  list_1_1_1
  # Call column called b
  list_1_1_1[[1]][[1]][[1]]$b

  
  list_1_1 <- list(list(tibble::tibble("a" = c(1, 2), "b"=c(3, 4))), list("a"=c(1, 2)))
  list_1_1
  # Call column called b
  list_1_1[[1]][[1]]$b

我想获得名为 b 的列，它具有适用于两种不同情况/示例的同一行代码，这可能吗？提前致谢。

我有这些数据:

x = c(1,1,3, 3, 2)
y = c(1,2,1, 1, 2)
z = c(1,1,2, 3, 7)

data <- data.frame(x, y, z)

我想得到一个向量,指示每行中最高值的列号; 除去领带; 或表明与NA的联系.

我试过过which.max:

HighestIncludingTies <- apply(data, 1, which.max)

虽然这并不标记与NA(或类似的东西)的联系.

非常感谢任何帮助或指导!

将元素列表转换为每个列表中只有一个元素的列表列表的有效方法是什么。请参阅下面的示例数据：

#This vector (but with many more elements) I'd like to turn into a list of list with one element in each. 
vector <- c("element1", "element2", "element3")

# It should look like this: 
list_vector <- list("element1", "element2", "element3")

#This is old: and not really how I want it: 
 
 list_vector <- list(list("element1"), list("element1"), list("element1"))

提前致谢

我正在尝试使用 Hadley Wickham 的 R-package 书中的以下命令创建一个小插图：

devtools::use_vignette("my_package")

但得到以下错误：

错误：“my_package”不是从“namespace:devtools”导出的对象