問題タブ [r-factor]

これが私が解決しようとしている問題です。burnライブラリのデータセットを使用してKMsurvおり、単純な生存モデルを 2 つの単純な共変量に適合させようとしています。これらの予測変数の 1 つは、順序付き因子です。おそらく私の質問は素朴な質問です。結果を見ると、推定係数の前にLとという単語が表示されます。線形および二次を参照しますかQ? 同じ数の推定された係数が表示されることを期待していましたが、順序付けされていない同じ係数を調整する場合と比較して、順序付けられた係数を調整した場合の推定値は異なります。私のフィッティングの結果が何を意味するかを教えてもらえますか (係数とLQQL）そしてそれらはどのように解釈されるべきですか？順序付けられた係数の調整について詳しく知るためのリファレンスも参照していただければ幸いです。これが私のコードです：

ご協力いただきありがとうございます。

hospital_code10レベル のカテゴリ変数を持つデータセットがあります。

私が実行しているプログラムはループしてデータのサブセットを取得し、変数compLblに10個のhospital_codeのうち2つが含まれるようにして、相互に比較できるようにします。現在、各ループで、compLblをバイナリコード（1と0）にする必要がある状況があります。

compLblの可能な値がである最初のループからサブセットデータを取得するだけの場合、AMH次のBJHように簡単にこれを行うことができます。

そして、次のようなデータを取得します。

これを一般化して、2つの値が何であっても、compLblそれらをバイナリコード化するにはどうすればよいですか？私の考えは、因子変数compLblに存在する2つの値について、因子レベル1を参照することによってこれを行うことでした。このような：

上記の例では、Rが自動的に割り当てるファクターレベルであるため、1と2をFACTORLEVEL(compLbl)返します。ただし、これを行う方法、またはそれが可能かどうかはわかりません。AMHBHC

rleこの関数をに渡すのに問題がありdata.frameます。関数は別のセットでうまく機能します：

エラーが発生します：

サンプルデータ：

データの構造：

私はfactorsを持っていることを理解していますが、 factorsnumericを

また：

私の問題は解決しません：

関数が機能するサンプルdata.frameは次のとおりです。rle

私は本当に「エレガントではない」回避策を見つけました。CSVとしてファイルに書き込み、。data.frameを使用してインポートしstringsAsFactors = FALSEます。これは私が自分のコードに書きたいものではありません...の構造を再配置するためのより簡単な方法が必要data.frameですrleか？

因子レベルが欠落している場合、次の方法でテーブルを使用できます。

これは、頻度がゼロでリストされたレベル「2」のテーブルを返します。

「マーク」に関連付けられた「スコア」のセットがあり、欠落しているレベル (ここでは 2) がなかったtapply場合、各レベルのスコアの合計を生成するために使用できます。

「不足している」因子レベルのケースにタッププライを適応させることはできますか? それとももっと良い方法がありますか？

このdata.frameを取得しました

このようにggplotを描画すると、次のように機能します。

しかし、これは好きではありません

エラーはgeom_smoothで発生します。完全なコードは次のとおりです。

編集：

賃金を含むセッションファイル： session08.rda

PS：IQレベルはカスタムでなければならないので、ファクターレベルを設定する必要があります

lme42、3、4レベルの3つの要素（S、M、R）を含む、を使用して混合モデルを作成しています。しかし、S3：M2：R1の観測値が欠落しているため、3方向の交互作用を確認できません。

lme4このレベルのパラメーターの推定を無視するように指示する方法はありますか？

それが私にメッセージを与える代わりに：Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite, 21.

重複の可能性:
R を使用した固有因子の識別またはコーディング

Rで困っています。

次のようなデータセットがありますが、はるかに長いです。

基本的に、最初の 2 列がコード化されます。A2 つの異なる重みを表す 1、2 があります。 B3 つの異なる時間を表す 1、2、3 があります。

それらはコード化された数値であるため、R はそれらを数値変数として扱います。factor 関数を使用して、これらの変数を因数に変換する必要があります。

ヘルプ？

国変数を因子として使用する次のデータフレーム（簡略化）があり、値変数に欠測値があります。

以下は、上記のデータフレームを生成します。

ここで、最後の観測の繰り越し（LOCF）を使用して、各国のサブセットのNA値を置き換えたいと思います。zooパッケージのコマンドna.locfを知っています。次のデータフレームが表示されます。data <- na.locf(data)

ただし、この関数は、国によって分割された個々のサブセットでのみ使用する必要があります。以下は私が必要とする出力です：

私はそれを実装する簡単な方法を考えることができません。forループを始める前に、これを解決する方法について誰かが何か考えを持っているかどうか疑問に思いました。

どうもありがとう！！

重複の可能性：
Rのサブセット化されたデータフレームの因子レベルのドロップ

を使用して混合モデルを実行しているいくつかの変数を持つデータフレームがありますlme()。変数の1つであるForAgeCatには、1、2、3、4、5の5つの因子レベルがあります。

問題は、因子レベル3が実際には存在しないことです。つまり、このデータセット（より大きなデータセットのサブセット）には、因子レベル3からの観測値がないため、lme（）でのモデリングが混乱していると思います。 。誰かがファクターレベルのリストからファクターレベル3を削除/削除するのを手伝ってもらえますか？

相関行列があり、「事実」関数を使用して最尤因子分析を実行しようとすると、次のエラーが発生します。

何が原因でしょうか?