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Tableau (9.2 バージョン) に接続されたバッチ データのデータ セットがあるため、すべてのシートでチケット数が COUNTD メジャーとして適用されます。過去 31 週間）。これにアプローチする方法がまったくわかりません。メジャー バリューを AVERAGE に変更すると、COUNTD フィルターが無視されます。どんな助けでも大歓迎です。ありがとうございました！

私はどこでもチェックしましたが、人々は私が理解できない例を参照しています (はい、私はちょっと遅いです)。Rで対数トレンドラインを作成する方法を教えてください。

作業例は次のとおりです。

回帰トレンドラインを適用する簡単な方法が見つかりません。特に対数と線形トレンドラインに興味があります。新しいパッケージを接続せずに行うことは可能ですか?

よろしくお願いします。

前回、複数の回答者に対して繰り返し測定された変数（procras）の測定機会（週）ごとの平均スコアをどのように計算できるかを尋ねました。したがって、長い形式の私の (簡略化された) データセットは、たとえば次のようになります (ここでは、2 人の学生と 5 つの時点、グループ化変数なし)。

dplyr を使用すると、測定機会ごとに平均スコアが得られます

次のようになります。

ggplot2 を使用すると、経時的な平均変化をプロットできるようになり、dplyr の group_data() を簡単に調整することで、サブグループごとの平均値 (たとえば、男性と女性の機会ごとの平均スコア) を取得することもできます。ここで、機会ごとの平均スコア周辺の 95% CI の長さを含む列を mean_data テーブルに追加したいと思います。

http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/は、CI を取得してプロットする方法を説明していますが、このアプローチは、任意のサブグループに対してこれを実行したいと思うとすぐに問題になるようですよね? dplyr に CI (グループサイズなどに基づく) を mean_data に自動的に含める方法はありますか? その後、新しい値をCIとしてグラフにプロットするのはかなり簡単になるはずです。ありがとうございました。

私のデータが確率的または決定論的な傾向を持っているかどうかを理解しようとしているときに、いくつかの困難があります。RI で理解しているように、adf.test を使用する必要がありますが、結果をどのように解釈すればよいですか?

adf.test が帰無仮説を受け入れる場合、それは単位根があることを意味します。後で、関数 diff() を使用して、adf.test の結果を再度確認します。差をつけた後、adf.test が帰無仮説を棄却した場合、データに確率的傾向があるということですか?

どんな助けでもとても役に立ちます、ありがとう！