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パッケージのlsmeansパッケージでは、x軸の連続予測子をカテゴリの予測子として扱うようです。離散的ではありませんが、（Oatsデータから0.2レベルのニトロを取り除いた場合など）離散的ではありませんが、継続的な予測変数の観測値がある場合、lsmipはそれらを均等な間隔でプロットします。 data("Oats", package = "nlme") Oats.lmer2sub <- lmer

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多くの変数間の相互作用行列の実行

私は、70個の列変数を持つデータセットを持っていて、それぞれが0-1ダミー変数と3500個の観測値を持っています。私は、ある変数の「成功」を伴う観測が他の変数とどのくらいの頻度で一致しているかを見たいと考えています。言い換えれば、obs 1は変数1に成功のダミーを持ちます。変数2にはどのくらいの頻度で成功しますか？私は、2つの列だけが関わっているときに相互作用を示すマトリックス表を作成する方法

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因子を相互作用させるときのプロットラベル

interplotを使用して因子変数の相互作用をプロットする必要があります。重要な部分を除いてすべてを把握することができました。プロットされた。ここでは、問題を示す複製の例です： set.seed(507) df <- data.frame( outcome = sample(1:7, 1000, replace = T), scale = sample(1:7, 1000,

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Android - ユーザーなしでメールを送信SEND

私は、ユーザーとのやりとりなしにメールを送信する必要のあるアプリを持っています。私はデフォルトの電子メールクライアントをGMAILとして設定するこのコードを開発しましたが、SENDを押す必要があります。 Intent emailIntent = new Intent(Intent.ACTION_SENDTO); emailIntent.setFlags(Intent.FLAG_ACTI

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sjPlotのやりとりにおける平均モデレータオプションの適合

私は、sjpPlot、sjp.int関数を使用して、lmeのインタラクションをプロットしています。モデレータ値のオプションは、平均+/- sd、四分位数、すべて、最大/最小です。 +/- 2sdの平均をプロットする方法はありますか？通常、それはこのようになります： model <- lme(outcome ~ var1+var2*time, random=~1|ID, data=mydata,

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矢印とテキストクリックとホバーの後に

私はいくつかの基本的な基本を学ぶために新しいプロジェクトを始めていますd3.js。ここで私のおもちゃの問題です：私は、いくつかの長方形のインタラクティブなフローチャートを描きたいと思って、ユーザーが1つの上を飛ぶ/クリックすると、シーン内の他の矩形を指す矢印で依存関係を表示したいと思います。私はまた、このユーザアクションに条件付きのテキストを他の場所に表示したいと思います。エンドの目標は、このよ

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R plot_ly連続的な相互作用散布図色と記号の回帰直線

カテゴリファクタ（私の場合は性別）の2つのレベルの2つの回帰直線を持つ散布図を作成する必要があります。散布図はすべての観測値を持つ必要がありますが、各レベルの線形モデルは別々にプロットする必要があります。つまり、次のモデルの散布図： continuousA = intercept + continuousB + categorical + continuousB * categorical。 ad

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部分的な残差のあるプロットをエフェクトする：x値が100の値で評価されるのはなぜですか？

ジョン・フォックスとの共同研究により、effects CRANパッケージから機能Effectで引数xlevelsのヘルプは言う： (...) If partial residuals are computed, then the focal predictor that is to appear on the horizontal axis of an effect plot is evalu

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ループと他のループとのやりとり

ループ内で特定の値を取得したときに、ある種の信号を別のメインループにブロードキャストし、必要な処理を開始するプログラムを作成しようとしています。私はお互いに相互作用する複数のループについてオンラインで検索しましたが、何も見つかりませんでした。例：私はユーザーに番号を尋ねます。番号を受け取ったら、それは何の番号を確認し、適切なループとそこに計算に信号を送信します。終了すると、シグナルをメインループ

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複数のプレディクタを持つvisregの "breaks"引数

パッケージlme4を使用して生成された2項glmerオブジェクトの集合から予測確率をプロットしようとしています。これらの形式は次のとおりです。 visreg(model, "FRI", by="Mound", scale="response", rug = 0, overlay=T, partial=F, gg=T, breaks = (c(2,4,6,8,10,15,20,40,80), ban