在该实验中,对动物尝试了四种不同的饮食。然后研究人员测量了它们对凝血时间的影响。
## Data :
coag diet
1 62 A
2 60 A
3 63 A
4 59 A
5 63 B
6 67 B
7 71 B
8 64 B
9 65 B
10 66 B
11 68 C
12 66 C
13 71 C
14 67 C
15 68 C
16 68 C
17 56 D
18 62 D
19 60 D
20 61 D
21 63 D
22 64 D
23 63 D
24 59 D
我正在尝试通过在R中使用函数lm来拟合coag〜diet的线性模型 结果应如下所示:
> modelSummary$coefficients
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 6.100000e+01 1.183216 5.155441e+01 9.547815e-23
dietB 5.000000e+00 1.527525 3.273268e+00 3.802505e-03
dietC 7.000000e+00 1.527525 4.582576e+00 1.805132e-04
dietD -1.071287e-14 1.449138 -7.392579e-15 1.000000e+00
到目前为止,我的代码看起来并不像结果:
coagulation$x1 <- 1*(coagulation$diet=="B")
coagulation$x2 <- 1*(coagulation$diet=="C")
coagulation$x3 <- 1*(coagulation$diet=="D")
modelSummary <- lm(coag~1+x1+x2+x3, data=coagulation)
答案 0 :(得分:2)
"diet"
是一个字符变量,被视为一个因素。因此,您可以省略虚拟编码,然后执行以下操作:
summary(lm(coag ~ diet, data=coagulation))$coefficients
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 6.100000e+01 1.183216 5.155441e+01 9.547815e-23
# dietB 5.000000e+00 1.527525 3.273268e+00 3.802505e-03
# dietC 7.000000e+00 1.527525 4.582576e+00 1.805132e-04
# dietD 2.991428e-15 1.449138 2.064281e-15 1.000000e+00
即使"diet"
是一个数字变量,并且您希望R将其视为分类变量而不是连续变量,也不需要伪编码,您只需将其作为+ factor(diet)
添加到公式中即可。
如您所见,1 +
也是多余的,因为lm
默认计算(Intercept)
。要省略拦截,您可以执行0 +
(或- 1
)。
答案 1 :(得分:1)
该演示文稿是summary(modelSummary)
(类别summary.lm
)的属性,而不是modelSummary
(类别lm
)的属性。
summary(modelSummary)$coefficients
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 6.100000e+01 1.183216 5.155441e+01 9.547815e-23
# x1 5.000000e+00 1.527525 3.273268e+00 3.802505e-03
# x2 7.000000e+00 1.527525 4.582576e+00 1.805132e-04
# x3 2.991428e-15 1.449138 2.064281e-15 1.000000e+00
答案 2 :(得分:1)
您也可以考虑以这种方式编码def maxContiguousFragment(arr):
b = max(arr)
s = 0
for i in arr:
s = max(s + i, i)
b = max(s, b)
return b
def max_K_Subarray(arr,k):
return max(maxContiguousFragment(
arr[i:i+k] for i in range(len(arr)-k)))
diet