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PGC123

r软件用哪个函数删除数组的一行

r软件用哪个函数删除数组的一行例如，> test Date Adj.Close1 2010-08-26 2603.482 2010-08-25 2596.58那么如果想删除test的第二行，应该用哪个函数答：删除第二行：test[-2,]删除第2列：test[,-2]

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PGC123

reshape函数！

请教，如何理解reshape这个函数？多谢：）答：reshape(x,...)对'wide'和‘long’格式对数据框进行改造，‘wide’格式是根据基准变量横向扩展数据框；'long'格式是根据基准变量纵向扩展数据框，使用(direction="wide")或者(direction="long")参数格式指定。再具体的话，看看reshap

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kejiayuan0806

Rstudio中更换包镜像服务器的方法

问题描述：在R中安装包时报错，提示：Warning in install.packages : unable to access index for repository “https://cran.rstudio.com/src/contrib”:cannot open URL 'https://cran.rstudio.com/src/contrib/PACKAGES' Warning

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拟合泊松回归

> fit summary(fit)Call:glm(formula = sumY ~ Base Age Trt, family = poisson(), data =breslow.dat)Deviance Residuals:Min 1Q

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抽样于二项分布的数据的期望方差是σ2=nπ(1–π)， n为观测数， π为属于Y=1组的概率。所谓过度离势，即观测到的响应变量的方差大于期望的二项分布的方差。过度离势会导致奇异的标准误检验和不精确的显著性检验。当出现过度离势时，仍可使用glm()函数拟合Logistic回归，但此时需要将二项分布改为类二项分布（quasibinomial distribution）。检测过度离势的一种方法

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评价预测变量对结果概率的影响

对于我们大多数人来说，以概率的方式思考比使用优势比更直观。使用predict()函数，可以观察某个预测变量在各个水平时对结果概率的影响。首先创建一个包含你感兴趣预测变量值的虚拟数据集，然后对该数据集使用predict()函数，以预测这些值的结果概率。现在我们使用该方法评价婚姻评分对婚外情概率的影响。首先，创建一个虚拟数据集，设定年龄、婚龄和宗教信仰为它们的均值，婚姻评分的范围为1～5。>

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解释模型参数

先看看回归系数：> coef(fit.reduced)(Intercept) age yearsmarried religiousness rating1.931 -0.035 0.101 -0.329 -0.461在Logistic回归中，响应变量是Y=1的对数优势比（log）。回归系数的含义是当其他预测变量不变时，一单位预测变量的变化可引起的响应变量对数优势比的变化。由于对数优势比

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二值型因子现可作为Logistic回归的结果变量

> fit.full summary(fit.full)Call:glm(formula = ynaffair

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模型拟合和回归诊断

与标准（OLS）线性模型一样，模型适用性的评价对于广义线性模型也非常重要。但遗憾的是，对于标准的评价过程，统计圈子仍莫衷一是。一般来说，当评价模型的适用性时，你可以绘制初始响应变量的预测值与残差的图形。例如，如下代码可绘制一个常见的诊断图：plot(predict(model, type="response"),residuals(model, type= "deviance"))其中

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与glm（）函数连用的函数有哪些

coefficients()、 coef() 列出拟合模型的参数（截距项和斜率）confint() 给出模型参数的置信区间（默认为95%）residuals() 列出拟合模型的残差值anova() 生成两个拟合模型的方差分析表plot() 生成评价拟合模型的诊断图predict() 用拟合模型对新数据集进行预测deviance() 拟合模型的偏差df.residual() 拟合模型的

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泊松回归适用于在给定时间内响应变量为事件发生数目的情形。它假设Y服从泊松分布，其中λ是Y的均值（也等于方差）。此时，连接函数为log(λ)，概率分布为泊松分布，可用如下代码拟合泊松回归模型：glm(Y~X1 X2 X3, family=poisson(link="log"), data=mydata)值得注意的是，标准线性模型也是广义线性模型的一个特例。如果令连接函数g(μY)=μY或恒

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R中可通过glm()函数（还可用其他专门的函数）拟合广义线性模型。它的形式与lm()类似，只是多了一些参数。函数的基本形式为：glm(formula, family=family(link=function), data=)表13-1列出了概率分布（family）和相应默认的连接函数（function）。binomial (link = "logit")gaussian (link =

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什么是广义线性模型

但在许多情况下，假设因变量为正态分布（甚至连续型变量）并不合理，例如下面这几种情况。 结果变量可能是类别型的。二值变量（比如：是/否、通过/未通过、活着/死亡）和多分类变量（比如差/良好/优秀）都显然不是正态分布。 结果变量可能是计数型的（比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量）。这类变量都是非负的有限值，而且它们的均值和方差通常都是相关的（正态分布变量间不是如此，而是相互独

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使用na.omit()删除不完整的观测

> leadershipmanager date country gender age q1 q2 q3 q4 q51 1 10/24/08 US M 32 5 4 5 5 52 2 10/28/08 US F 40 3 5 2 5 53 3 10/01/08 UK F 25 3 5 5 5 24 4 10/12/08 UK M 39 3 3 4 NA NA5 5 05/01/09 U

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在分析中排除缺失值

确定了缺失值的位置以后，你需要在进一步分析数据之前以某种方式删除这些缺失值。原因是，含有缺失值的算术表达式和函数的计算结果也是缺失值。举例来说，考虑以下代码：x

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使用is.na()函数

> is.na(leadership[,6:10])q1 q2 q3 q4 q5[1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[3,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[4,] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE[5,] FALSE FALSE FA

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变量如何重命名

将重命名date为testDate，就像以下代码演示的一样：> names(leadership)[1] "manager" "date" "country" "gender" "age" "q1" "q2"[8] "q3" "q4" "q5"> names(leadership)[2] leadershipmanager testDate country

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创建一个列表的示例

> g h j k mylist mylist$title[1] "My First List"$ages[1] 25 26 18 39

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因子的使用

> patientID age diabetes status diabetes status

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导入 SPSS 数据

IBM SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中，也可以使用Hmisc包中的spss.get()函数。函数spss.get()是对read.spss()的一个封装，它可以为你自动设置后者的许多参数，让整个转换过程更加简单一致，最后得到数据分析人员所期望的结果。首先，下载并安装Hmisc包（foreign包已被默认安装）：install.packages

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