問題タブ [s]

私は S+ 8.1 のプロジェクトに取り組んでおり、Vincent の最新のパッケージ化された ESS で Windows 7 を使用しています。splus.exe と sqpe.exe のフォルダーは PATH にあります。

そのバージョンの S+ を ESS で実行する方法はありますか?
R は問題なく動作します。しかし、S+はトラブルに他なりません。

Mx S は、アイコンから実行するように指示し、次に Mx S-existing を使用します。
Mx S-existing でこれを行うと、emacs がハングアップしてクラッシュします。
Mx Sqpe では開始ディレクトリを選択できますが、「子プロセスの生成: 引数が無効です」というエラーが表示され、何も起こりません。

これらのコード行を .emacs ファイルに追加しようとしましたが (いくつかの古いメーリング リスト スレッドに基づいて)、結果は同じままです:

注：シングルスラッシュでも試しました。

S+6、Sqpe+6 などを実行しても同じ結果が得られます。

これが可能かどうかは誰にもわかりますか？私は emacs マニアなので、S+ が動作しないことに気が狂いそうになります。

助けてくれてありがとう！

テーブルに 2 つのデータセットが保存されています。1 つは のセットで[a, b]、もう 1 つは です[x, Sx, y, Sy, rho]。を必要とする確率関数fがあり(a, b, x, Sx, y, Sy, rho)ます。[x, Sx, y, Sy, rho]最後に、最初の の確率結果の合計を見つけたいと思います[a, b]。[x, Sx, y, Sy, rho]次に、すべての秒などの合計を見つけます[a, b]...

ファイルに数百行、[x, Sx, y, Sy, rho]ファイルに数十万行が[a, b]必要です。

2 つのループを使用せずにこれを行う方法があるかどうか疑問に思っていますか? 私は次のことを試しましたが、思い通りに動作しませんが、遅すぎることはわかっています。

役立つかどうかはわかりませんが、コードに関数を追加しました。関数自体がめちゃくちゃで、適切にフォーマットされていないことをお詫びします。

apply関数と、それらを使用できる/使用する必要がある場合に頭を悩ませています。私はおそらく十分な情報を追加していないことを知っているので、私を助けることができる提案は素晴らしいでしょう. 私は R だけでなくプログラミングにもかなり慣れていないので、不適切な語彙や書式設定をお許しください。

dataグローバルとして取得する数または行を定義するより良い方法がおそらくありますがNdata、これらは私が最初に遭遇したものです。

関数は再帰的であってはなりませんが、私が書いたとおりであることがわかりました。私は R の入門チュートリアルに何時間も費やしましたが、apply一連の関数をどのように実装するのが最適かを理解するのにまだ非常に苦労しています。

の最初の行からdata2使用して、この関数を各行に1回繰り返して適用したいと思います。次に、それらすべての確率。次に、次の反復では、のすべての行に適用された使用の行 2 のすべての確率を合計する必要があります。a, bdatasumdataa, bdata2

これは少し些細なことですが、サンプルに含まれていない x の一連の数値を生成するにはどうすればよいですか。

以下のコードを見てください。この質問は以前に尋ねられましたが、シャットダウンされました-おそらく問題を再現するためのRコードが不足しているためです。

基本的に、データに多重共線性がある場合、Polr でトレーニングされたモデルを使用すると、 の呼び出し中に問題が発生しpredict()ます。ここで何が欠けていますか？

以下の太字の部分は、R が私に言ったことです。残りは私のコードです。

警告メッセージ: In polr(r ~ x + z, data = a, Hess = TRUE) : 計画は階数不足のように見えるため、いくつかの係数を削除します

X %*% object$coefficients のエラー: 適合しない引数

X %*% object$coefficients のエラー: 適合しない引数

X %*% object$coefficients のエラー: 適合しない引数

[1] 1 1 1 3 3 3 1 1 1 2
レベル: 1 2 3

[1] 1 1 1 3 3 3 1 1 1 2
レベル: 1 2 3

[1] 1 1 1 3 3 3 1 1 1 2
レベル: 1 2 3

assign線形モデルの適合の属性は何ですか? 何らかの形で応答項の位置を提供することになっていますが、実際にはモデル内のすべての係数を列挙しているようです。assignS からの持ち越しであり、 によってサポートされていないことは私の理解ですglm()。の同等の情報を抽出する必要がありますがglm、実装の目的が理解lmできず、ソース コードも見つからないようです。のヘルプファイルにlm.fitは、役に立たない、次のように書かれています。

null 以外の適合にはassign、effectsおよび (要求されない限り)線形適合に関連するコンポーネントがあり、およびqrなどの抽出関数で使用されます。summaryeffects

かなり大きなデータ セットがあり、列の型/クラスが推定される前にいくつかの列を削除したいと考えています。これを行うにはどうすればよいですか。

私はこれを試しました

しかし、これは、100k 行の一部のデータが null ではなく、100 サブセットでは null であったため、不平を言います。