R Dist Funzione Binario Options

Misure disponibili distanza sono (scritte per due vettori X e Y): distanza usuale tra i due vettori (2 norma aka L2), sqrt (somma ((xi - yi) 2)). Distanza massima tra due componenti di X e Y (estremo superiore norma) distanza assoluta tra i due vettori (1 norma aka L1). sum (xi - yi xi yi). Termini con il numeratore e il denominatore pari a zero vengono omessi dalla somma e trattati come se i valori erano mancanti. Questo è inteso per valori non negativi (ad es conta): prendendo il valore assoluto del denominatore è una modifica 1998 R per evitare distanze negative. (Binario aka asimmetrica): I vettori sono considerati come bit binari, elementi così diversi da zero sono lsquoonrsquo e zero elementi sono lsquooffrsquo. La distanza è la percentuale di bit in cui solo uno è sulla tra quelli in cui almeno uno è in. La norma p, p esima radice della somma dei p th poteri delle differenze dei componenti. I valori mancanti sono consentiti, e sono esclusi da tutti i calcoli che coinvolgono le righe all'interno del quale si verificano. Inoltre, quando sono coinvolti i valori Inf, tutte le coppie di valori vengono esclusi quando il loro contributo alla distanza ha dato NaN o NA. Se alcune colonne sono escluse nel calcolo distanza euclidea, Manhattan, Canberra o Minkowski, la somma viene scalato proporzionalmente al numero di colonne utilizzate. Se tutte le coppie sono escluse nel calcolo una distanza particolare, il valore è NA. Il metodo dist di as. matrix () e as. dist () può essere utilizzato per la conversione tra oggetti della classe dist e matrici distanza convenzionali. as. dist () è una funzione generica. Il suo metodo di default gestisce gli oggetti che ereditano dalla classe dist. o Coercible di matrici usando as. matrix (). Supporto per classi rappresentanti distanze (noto anche come differenze) può essere aggiunto fornendo un as. matrix () o, più direttamente, un metodo as. dist per tale classe. dist restituisce un oggetto della classe dist. Il triangolo inferiore della matrice di distanza memorizzate da colonne in un vettore, per esempio fare. Se n è il numero di osservazioni, cioè n LT - attr (fare, Size). poi per i lt j le n. la diversità tra (riga) i e j è don (i-1) - i (i-1) 2 j-i. La lunghezza del vettore è n (n-1) 2. cioè di ordine n2. L'oggetto ha i seguenti attributi (oltre classe pari a dist): intero, il numero di osservazioni nei modelli lineari dataset. Generalized Vedere aiuto (GLM) per altre opzioni di modellazione. Vedere la Guida (famiglia) per le altre funzioni di collegamento consentiti per ogni famiglia. Tre sottotipi di modelli lineari generalizzati saranno coperti qui: regressione logistica, regressione di Poisson, e analisi di sopravvivenza. Regressione logistica La regressione logistica è utile quando si prevedono un esito binario da un insieme di variabili predittive continue. Si è spesso preferibile rispetto analisi discriminante a causa delle sue ipotesi meno restrittive. La regressione logistica dove F è un fattore binario e x1-x3 sono predittori continui adattano lt - GLM (F x1x2x3, datamydata, familybinomial ()) SINTESI (FIT) visualizzare i risultati confint (in forma) 95 CI per i coefficienti di exp (coef (in forma) ) coefficienti elevate a potenza exp (confint (fIT)) 95 CI per elevate a potenza coefficienti prevedono (in forma, typequotresponsequot) ha predetto valori residui (in forma, typequotdeviancequot) residui x, mieidati dati) verrà visualizzato il grafico densità condizionata dal risultato binario F sulla continua x variabile. Regressione di Poisson regressione di Poisson è utile quando la previsione di una variabile che rappresenta il risultato conta da un insieme di variabili predittive continue. Regressione di Poisson dove conteggio è un conteggio e x1-x3 sono predittori continui adatta lt - glm (contare x1x2x3, datamydata, familypoisson ()) sintesi (FIT) visualizzare i risultati Se si dispone di sovradispersione (vedere se devianza residua è molto più grande di gradi di libertà ), si consiglia di usare quasipoisson () al posto di poisson (). L'analisi di sopravvivenza Analisi di sopravvivenza (chiamato anche l'analisi della storia dell'evento o l'analisi di affidabilità) copre un insieme di tecniche per modellare il tempo di un evento. I dati possono essere di destra censurato - l'evento non può essere avvenuto alla fine dello studio o possiamo avere informazioni incomplete su una osservazione ma so che fino ad un certo tempo l'evento non aveva verificato (ad esempio il partecipante abbandonato studio settimana 10 ma era vivo in quel momento). Mentre i modelli lineari generalizzati sono tipicamente analizzati utilizzando la funzione glm (), analyis sopravvivenza è in genere effettuata utilizzando le funzioni dal pacchetto di sopravvivenza. Il pacchetto di sopravvivenza in grado di gestire uno o due problemi di esempio, modelli di guasto accelerati parametrici, e il modello di rischio proporzionale di Cox. I dati sono in genere inseriti nel formato di ora di inizio. tempo di stop . e lo stato (1event verificato, 0event non si è verificato). In alternativa, i dati possono essere nel tempo formato evento e lo stato (1event verificato, 0event non si è verificato). Un STATUS0 indica che l'osservazione è giusta cencored. I dati vengono raggruppati in un oggetto Surv tramite la funzione Surv () prima di ulteriori analisi. survfit () viene utilizzato per stimare una distribuzione sopravvivenza per uno o più gruppi. survdiff () test per le differenze nelle distribuzioni di sopravvivenza fra due o più gruppi. coxph () modelli la funzione di rischio su un insieme di variabili predittive. biblioteca Mayo Clinic cancro ai polmoni dei dati (la sopravvivenza) conoscere l'ausilio di dati (polmone) creare un oggetto Surv survobj lt - con (polmone, Surv (tempo, stato)) la distribuzione di sopravvivenza Trama del campione totale di Kaplan-Meier stimatore fit0 LT - survfit (survobj 1, datalung) sintesi (fit0) terreno (fit0, xlabquotSurvival Tempo in Daysquot, ylabquot Survivingquot, yscale100, mainquotSurvival Distribution (Overall) quot) confrontare le distribuzioni di sopravvivenza di uomini e donne FIT1 lt - survfit (trama survobj le distribuzioni di sopravvivenza per plot sesso (FIT1, xlabquotSurvival Tempo in Daysquot, ylabquot Survivingquot, yscale100, COLC (quotredquot, quotbluequot), mainquotSurvival Distribuzioni di Genderquot) legenda (quottoprightquot, titlequotGenderquot, C (quotMalequot, quotFemalequot), fillc (quotredquot, quotbluequot)) test per la differenza tra maschio e curve di sopravvivenza femminile (logrank test) survdiff (survobj predire la sopravvivenza Uomo, età e punteggi medici MaleMod coxph lt - (survobj ageph. ecogph. karnopat. karno, datalung, risultati subsetsex1) di visualizzazione MaleMod valutare l'ipotesi pericoli proporzionale cox. zph (MaleMod) Vedi articolo notizia Thomas Lumleys R sul pacchetto di sopravvivenza per ulteriori informazioni. Altre buone fonti includono Mai Zhous Usa R Software per fare analisi di sopravvivenza e di simulazione e il capitolo M. J. Crawley su Analisi di sopravvivenza. Per practiceIt tutto iniziato come una semplice domanda da Scott Chamberlain su Twitter: Fare matrice mxn con assegnati in modo casuale 01 - gt applicare (M, C (1,2), la funzione (x) del campione (c (0,1), 1) ) - Betterfaster soluzione rstats L'obiettivo era quello di creare una matrice con elementi binari scelti a caso, ed un prefissato numero di righe e colonne, 0160that sembra qualcosa di simile: Molti suggerimenti seguiti (tra cui uno da me) .0160There erano diversi modi suggeriti della creazione di valori binari casuali: Utilizzare la funzione runif per creare numeri casuali tra 0 e 1, e intorno al numero intero più vicino. Utilizzare IfElse sull'uscita di runif, e assegnare 0 se it39s sotto di 0,5 e 1 altrimenti. Utilizzare la funzione rbinom a campione da una distribuzione binomiale con una dimensione di 1 e probabilità 0.5 Utilizzare la funzione di esempio con l'opzione replaceTRUE per simulare selezioni di 0 e 1. Ci sono stati anche diversi modi suggeriti per generare la matrice: Utilizzare un ciclo for per riempire ogni elemento della matrice singolarmente. Generare casuale fila numeri per riga, e riempire la matrice utilizzando applicare. Generare tutti i numeri casuali in una sola volta, e utilizzare la funzione quotmatrix quot per creare direttamente la matrice. Luis Apiolaza in rassegna i metodi suggeriti. Ognuno ha i suoi vantaggi: chiarezza di codice, in eleganza, soprattutto in termini di prestazioni. Su questo fronte, Dirk Eddelbuettel benchmark molte delle soluzioni, tra cui la traduzione del codice in C usando Rcpp. Un risultato sorprendente: traducendo il problema in C è solo un po 'più veloce rispetto all'utilizzo di una chiamata a campione. Come dice Dirk, questo dimostra che il codice 0160R quot ben scritto può essere competitivequot con code.0160 macchina