問題タブ [contingency]

次のように、python language によって作成された csv 形式の分割表があります。

この分割表から 2x2 の分割表を導き出し、R を使用してカイ 2 乗値を計算したいと考えています。

上記の分割表から次のような 2x2 の表を導き出すにはどうすればよいですか。

それはおそらく初心者の質問ですが、Rが初めてで、他のどこにも解決策が見つかりませんでした

分割表を含む次のような一連の Excel ファイルがあります。

このコマンドを使用して「gdata」ライブラリを使用してこのファイルを読み取ると、次の表が得られますが、これはもはや分割表ではありません。

このデータでフィッシャー テストを実行したいのですが、この data.frame データを分割表形式に変更するにはどうすればよいですか?

データがすでに周波数の形式になっている JMP を使用してモザイク プロットを作成しようとしています。頻度がデータ内の出現回数によって与えられるモザイク プロットを作成する方法は知っていますが、頻度が直接示されている場合はわかりません。

たとえば、次のデータを考えてみましょう。Smoke (Y/N)、Cancer (Y/N)、および NbInds (このバケットに該当する個人の数) の 3 つの変数があります。ここに値の例をいくつか示します。ここで、smoke,NoCancer,n は、$n$ 人の個人が喫煙しているが癌にかかっていないことを観察したことを意味します。ここに私の作ったデータがあります：

たとえば、非喫煙者でがんになった人が 8 人いるということです。

これらのデータを JMP に (3 列で) 入力するにはどうすればよいですか? また、それらを使用してモザイク プロットを作成するにはどうすればよいですか?

私は特に、繰り返されないベクトルから値を取得しようとするこの問題について考え始めました。unique要素が繰り返されるのは一度だけなので、（ドキュメントから収集できる限り）良くありません。duplicated重複する値が初めて見つかったときに FALSE が返されるため、同じ問題があります。これが私の回避策でした

以下は、より一般的なアプローチです

これは 1 以外の値に一般化できます。しかし、文字列を数値に変換するこの解決策は少し扱いに​​くいと思います。このベクトルを取得するためのより良い、またはより簡単な方法はありますか?

簡単な例で私の問題を説明しましょう

分割表があります

ここでは、m=3,n=2 これは (m+1)x(n+1)=4x3 のテーブルです。ここで、新しい mxn 配列が必要です。ここで、ij 番目の入り口は、推定データテーブル [i,j] の信頼区間 (必要に応じてサイズ 2 のリスト) です。以下は、引数 a<-datatable[i,j] および b<-datatable[i,n+1] から推定 datatable[i,j] の間隔を計算する関数です。

面倒すぎないことを願っています。もっと簡単な例は思いつきませんでした。

このようなテーブルをエレガントな方法で作成するにはどうすればよいですか? 実際の例では、これは任意の分割表を取り、対応する CI 表を返す関数です。

私はすでに二重ループを使用して方法を見つけました。j、しかし、mapply/outer などを使用してエレガントな方法で行うことができる何かのようなにおいがします。

In C the easiest way would be using a bi-dimensional array. What about Haskell? A list of lists does not seem an elegant solution. What would you suggest?

私はこの種のxtabsオブジェクトを持っています:

与える：

Var1と の 2 つの値、Var2たとえば "A" と "B" を、分割行列のプロパティを維持したまま新しい値 "D"にマージしたいと考えています。

したがって、結果は次のようになります。

列と行の合計が固定されている中央の超幾何分布からランダムなエントリを含むテーブルを作成しようとしています。

ただし、列の合計を固定して等しくすることはできますが、行の合計は取得できません。私は他の回答を読みましたが、それを行う方法について具体的に話している人はいません。私のRの知識はかなり基本的であり、何らかの助けや正しい方向へのポイントで行うことができます.

中心的な超幾何分布から値を取得するには、BiasedUrnパッケージを使用しています。

例えば：

すべての列の合計を 25 に保ち、すべての行の合計を 50 などの別の数値に等しくしようとしているところです。