基于数据框中的分类变量的平均值和Sd的函数
是一种用于计算分类变量在数据框中的平均值和标准差的函数。它可以帮助我们了解不同分类变量的分布情况和变异程度。
在云计算领域，我们可以使用云原生技术来构建和部署这样的函数。云原生是一种将应用程序设计为在云环境中运行的方法论，它可以提供高可用性、弹性伸缩和自动化管理等优势。
对于前端开发，我们可以使用HTML、CSS和JavaScript等编程语言来创建一个用户界面，让用户输入数据框和分类变量。后端开发可以使用Java、Python或Node.js等编程语言来处理用户请求，并调用相应的函数进行计算。软件测试可以确保函数的正确性和稳定性。
在数据库方面，我们可以使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）来存储和管理数据框。服务器运维可以使用云服务器（如腾讯云的云服务器CVM）来部署和管理应用程序。
在网络通信和网络安全方面，我们可以使用HTTP或HTTPS协议进行数据传输，并采取安全措施（如SSL证书、防火墙）来保护数据的安全性。
音视频和多媒体处理可以使用相应的库和工具（如FFmpeg）来处理和分析音视频数据。人工智能可以应用于数据分析和模型训练，以提高函数的准确性和效率。
物联网可以将传感器数据与分类变量进行关联，实现智能化的数据分析和决策。移动开发可以将函数封装为移动应用程序，方便用户在移动设备上使用。
存储方面，我们可以使用对象存储（如腾讯云的对象存储COS）来存储数据框和函数代码。区块链可以应用于数据的溯源和不可篡改性保证。
元宇宙是一种虚拟现实的概念，可以将函数应用于虚拟环境中的数据分析和可视化。
总结起来，基于数据框中的分类变量的平均值和Sd的函数可以通过云原生技术构建和部署，涉及前端开发、后端开发、软件测试、数据库、服务器运维、云原生、网络通信、网络安全、音视频、多媒体处理、人工智能、物联网、移动开发、存储、区块链、元宇宙等专业知识和编程语言。腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址可以根据具体需求进行选择和查阅。
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1回答
用多个因素分别在R中总结多个变量
、、、、
我有1000个样本的数据。数据有20个变量(1个数值变量和19个分类变量)。在一个代码中，我想通过每个级别的分类变量来计算数值变量的平均值和SD。例如，我想知道按性别划分的数值变量的平均值。然后，同时，我要按年龄组、教育程度等定性变量计算这一平均值。
如果我使用group_by (性别、年龄、学历、.)，那么我就不能分别用每个等级的分类变量来计算数值变量的平均值。
如何用所有的范畴变量来计算数值变量的平均值？
浏览 4提问于2022-01-05得票数 0
2回答
如果数据集有混合变量:数值变量和分类变量，那么除了摘要(数据集)之外，是否有一种方法可以对其进行总结，其中每个类别的计数都包含在分类变量中，而平均值sd则包括在数值变量中？
当前，我编写了一个代码片段，在检查每一列的数值或分类后生成一个列表。但是一个更简单的函数是有用的。
一个例子可以是data.frame(v1 = c(1:3)，v2= c("a"，"b"，"b"))，其中期望的输出是：
V1，类型(num/cat)，均值(V1)，sd(v1) V2，类型(num/cat)，a，计数(A)，b，计数(B)
浏览 1提问于2015-08-23得票数 0
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因此，我创建了一个程序，它运行摘要和方差分析，并为我绘制一些图表。问题是，对于我使用的每个新数据框，我需要更改公式中的变量。我想要做的是在脚本的开头创建一个变量，并将其分配给我感兴趣的列，然后程序执行此工作：
mydata <- Leaves.data.csv
attach(mydata)
str(mydata)
var <- Leaves
avgVaL <- group_by(mydata, Treatment, Medium, Treatment:Medium) %>%
summarise(count=sum(!is.na(var)), mean = mean
浏览 4提问于2018-08-28得票数 0
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我想为我的分类变量的子集生成均值和频率。 mtcars2 <- mtcars %>% mutate(across(matches('cyl|gear|carb'), as.factor)) 我知道我可以使用它来分别获得分类和连续的输出。 mtcars_out <- tbl_summary(mtcars2,
statistic = list(all_numeric() ~ "{mean} ({sd})",
浏览 29提问于2020-10-09得票数 1
我有一个数据框，其中我预先计算了一组特定值的平均值和标准差。数据框片段以及如何创建数据框如下所示： import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
channel = ["Red", "Green", "Blue", "Red", "Green", "Blue", "Red", "Green", "Blue"]
average= [83.438681
浏览 23提问于2020-07-10得票数 1
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2回答
摘要库( tbl_summary )并不是以同样的方式处理所有的数值变量，我不知道如何改变它。例如。 mtcars只有数字变量，所以当我运行它时，我希望每个变量的平均值都能被计算出来。相反，它将cyl、gear和carb视为分类。 tbl_summary(mtcars, statistic = list(all_numeric() ~ "{mean} ({sd})",
all_categorical() ~ "{n} / {N} ({p}%)")) 我实际上有一个更大的数据集，tbl_
浏览 39提问于2020-09-24得票数 2
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我有一个数据框架，其中存储了4个(或任意N个)变量的平均值和标准差
mean_sd_df <- data.frame(variable = c('x1', 'x2', 'x3', 'x4'),
mean_var = c(2, 3, 4, 8),
sd_var = c(0.2, 0.3, 0.4, 0.6))
我有另一个数据框，其中包含上述四个变量的值，需要使用上述数据框中的平均值和sd进行标准化
set.seed(123)
浏览 0提问于2020-07-14得票数 0
我试图计算数据集的均值+标准差。我有一个组织列表，但是一个组织只有一个列“cpue”的一行。当我试图计算每个组织的分组平均值和另一个变量(科学名称)时，该组织将被移除并产生一个NA。但是，我希望保留单个组的值，并将其保留在“平均”列中，这样我就可以绘制它(没有sd)。在计算平均值时，是否有办法告诉dplyr保留一行组？数据如下：
l<- df<- data.frame(organization = c("A","B", "B", "A","B", "A", "C")
浏览 6提问于2021-04-07得票数 1
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我有一个由数百名受试者组成的数据框架，其中每个受试者在一个衡量反应时间(rt)的行为任务上有x次试验。我需要将rt标记为缺少(即"NA")，当rt高于和低于主题平均值时为+/-3标准差(SD)。以下是一个示例数据框：
rt <- runif(60, 300, 900)
id <- rep(1:3,each=20)
df <- as.data.frame(cbind(rt,id))
我可以计算每个受试者的均值和sd，但我不知道如何将每个受试者的+/-3SD值与原始rt变量进行比较，并创建一个新的rt变量，其中那些+/-3SD值缺失。我不确定是否应该尝试编写for
浏览 2提问于2016-01-04得票数 0
1回答
我有一个由分组变量、平均值和sd组成的数据文件。我想为每一组产生一些方法(例如，10)，根据他们的组均值和sd。我可以使用rnorm和dplyr函数"mutate“来实现这一点，但我在多次这样做并将列表编译成带有标记副本的数据文件时遇到了困难。
Group = c("A","B","C","D","E")
Mean = c(1.25,5.5,3.25,1,5)
SD = c(2.5,3,2.25,2,5.35)
df = data.frame(Group,Mean,SD)
df
#works fo
浏览 0提问于2019-05-06得票数 0
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我想画出一个相互作用图(一个自变量-3个模式被视为范畴-一个慢化剂变量-7个模式被视为连续；最后，一个二元相关变量-0或1)。
具体来说，我打算在y轴上画一个DV图，在x轴上画一个范畴Ⅳ。现在，我想为我的连续主持变量绘制两条线，表示独立变量的三个级别的每个级别上的+1sd和-1sd的平均值，而不是代表每一种模式的七行。
我怎样才能要求R软件只在图形中使用ggplot计算和显示这两个特定的信息片段？
编辑1在这里是我数据的一个子集:内容是分类IV，以运动为中心，版主(连续)，resp是我的DV (二进制)：
structure(list(content = c(1, 1, 1, 1, 1, 2,
浏览 2提问于2015-07-31得票数 2
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我准备了一个向量，通过设置mean和sd的参数来采样对数正态分布(通过试验和错误)，这样rlnorm()返回任何指定的随机set.seed()的平均值为20，sd为6 (至小数位)，如下例所示.
# 10,000 samples from log-normal distribution
set.seed(7)
HcT <- rlnorm(n = 10000, log(19.147), log(1.33832))
# Report mean and sd
paste('The mean of HcT is',round(mean(HcT),3),'and th
浏览 0提问于2019-06-30得票数 4
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我有一个很大的数据集，我想根据两个变量(样本和蛋白质)来确定平均值、sd和se，下面是我的数据子集：
sample value protein
1 Stage 1 84796453 Tdrd6
2 Stage 1 85665703 Tdrd6
当我用
ddply(df, .(sample, protein), summarise, Mean = mean(value), SE = sd(value) / sqrt((length(value))), SD = sd(value))
我得到了
sample protein Mean SE
浏览 8提问于2022-03-02得票数 1
1回答
“零均值和单位方差”是什么?如何计算和规范R中的单列文件？我还想将规范化的值划分为两个类：
归一化值至少高于平均值0.5标准差(SD)
归一化值至少低于平均值0.5标准差(SD)
谢谢
浏览 2提问于2016-06-09得票数 5
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我使用group_by和summarise函数汇总每个数据组的数据已经有一段时间了。我有一个包含Site_Number、Seeding_depth和plant_Numbers的数据框架。我使用了以下代码： Marina_Survival2=group_by(Marina_Survival,Site_Number, Seeding_depth) %>%
summarise(mean=mean(plant_Numbers),sd=sd(plants_Numbers)) 我得到的输出是一个包含4列的数据框，分别是Site_Number、Seeding_depth、mean和sd，每个组合都
浏览 48提问于2020-10-15得票数 1
我有这个数据框架： Country Continent Year lifeExp pop gdp
A D 1952 1 7 13
A D 1962 4 10 16
B D 1952 2 8 14
B F 1962 5 11 17
C F 1952 3 9 15
C F 1962 6 12 18 我想创建一个新的分类变量‘l
浏览 26提问于2021-02-08得票数 1
1回答
For循环中的for循环？
、、、、
我有两个数据帧：
df1<- as.data.frame(matrix(1:15, ncol=5))
df2<- as.data.frame(matrix(30:44,ncol=5))
通过使用这两个数据帧，我想要计算zscore。这些函数是：
z = (X - u)/ O
df1包含所有X值，df2数据框的每一行都包含用于计算平均值和sd的值。我生成了一个循环，它为df1的第一列中的每个值计算z得分。但现在我的问题是:我如何计算整个数据帧的z得分？
test <- list()
for (i in 1:nrow(df1) {
zscore<- (df1[i,1]
浏览 0提问于2011-08-02得票数 1
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我是R的新手，所以请耐心地回答我这个基本的问题。我有一个使用data.table包创建的数据集，数据。我在0到1之间创建了200个随机数，然后做了10000次，最后为每次迭代创建了一个带有描述性统计信息的数据表。我的代码是这样的：
rndm<-runif(200, min=0, max=1)
reps <- data.table(x=runif(200*10000),iter=rep(1:200,each=10000))
DATA <- reps[,list(mean=mean(rndm),median=median(rndm),sd=sd(rndm),min=min(rnd
浏览 6提问于2013-05-02得票数 4
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与类似，我希望按ID (假设为Month)对数据帧进行分组，并计算每个组的平均值和标准差。不同之处在于，我希望将两列Rate 1和Rate 2合并为一列，并且两者的平均值和sd都是如此。
Name Month Rate1 Rate2
Aira 1 12 23
Aira 2 18 73
Aira 3 19 45
Ben 1 53 19
Ben 2 22 87
上面的数据框应该按Month分组，并计
浏览 7提问于2017-01-28得票数 1
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我有一个数据框，我想要找到一个由5个列表组成的单个变量的SD。 我使用以下代码来计算第3列和第5列的平均值； lapply(data = cf, function(x) colMeans(x[3:5])) 其中cf是具有5个列表的数据帧。 是否有等同于计算SD的colMeans
浏览 4提问于2021-04-16得票数 0
我正在尝试计算数据框中某些列的平均值和标准差，并将这些值返回到数据框中的新列。我可以让它为mean工作：
library(dplyr)
mtcars = mutate(mtcars, mean=(hp+drat+wt)/3)
然而，当我尝试对标准差做同样的事情时，我有一个问题，因为我不能像对均值一样很容易地硬编码方程。因此，我尝试使用函数，如下所示：
mtcars = mutate(mtcars, mean=(hp+drat+wt)/3, stdev = sd(hp,drat,wt))
导致错误"Error in sd(hp，drat，wt)：unused argument (wt)“
浏览 10提问于2015-04-12得票数 8
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1回答
请帮助我计算sd在我的df的多列。在代码相同的中值和平均值的情况下，一切正常工作。
median <- df_grouped_by %>% summarise_if(is.numeric, median) # works correctly
sd <- df_grouped_by %>% summarise_if(is.numeric, sd)
它接收到错误：
Error in `summarise_if()`:
! `.funs` must be a one sided formula, a function, or a function name.
数据按分组变量
浏览 4提问于2022-08-30得票数 -1
1回答
我使用r中的聚合函数来计算不同组在不同时间点的平均值和sd
aggregate(.~ Group + Time, data = x, FUN = function(x) c(m = mean(x), n = sd(x)))
我有一个问题，这也给了我数据ID的平均值和sd，所以我的结果看起来像这样：
# Time Group ID.m ID.n result.m result.n
# 1 0 x 20.5 10.0 6.5 1.15
# 2 1 x 20.5 10.0 8.0 2.13
# 3 0 y 2
浏览 3提问于2017-05-11得票数 0
1回答
如果这是我的数据框： > length <- rep(11:17, 200)
> mean(length)
[1] 14
> sd(length)
[1] 2.001 如何从数据帧(长度)中随机抽取一个子样本，但具有几乎相同的平均值和标准差？
浏览 16提问于2021-07-06得票数 0
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是否有一种方法可以创建符合以下参数的假数据集: N、平均值、sd、min和max？
我想要创建一个187个整数量表得分的样本，平均值为67，标准差为17，观测值在30,210范围内。我试图展示一个关于统计能力的概念教训，我想用一个看起来像发布的结果的分布来创建数据。本例中的标度分数是30项的总和，每个项目可以从1到7不等。我不需要构成量表分数的单个项目的数据，但这将是一个额外的结果。
我知道我可以使用rnorm()，但是这些值不是整数，而且min和max可能会超过我的可能值。
scaleScore <- rnorm(187, mean = 67, sd = 17)
我也知道我可以用sam
浏览 5提问于2015-09-26得票数 3
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1回答
我正在处理R中的一个数据集，该数据集分为训练和测试。我对数据进行了预处理，使其居中并除以标准差，因此，我希望存储训练集的平均值和SD值，以便使用相同的值缩放测试集。但是，与使用colmeans和apply(x, 2, sd)函数相比，使用scale函数获得的精度要好得多。 set.seed(5)
a = matrix(rnorm(30000, mean=10, sd=5), 10000, 3) # Generate data
a_scale = scale(a) # scale using the scale function
a_scale_custom = (a - colMean
浏览 29提问于2021-10-23得票数 0
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非常容易生成具有期望的均值和标准分布的正态分布数据：
IEnumerable<double> sample = MathNet.Numerics.Distributions.Normal.Samples(mean, sd).Take(n);
然而，对于n有足够大的值，您将得到远离平均值的值。为了把它放到上下文中，我有一个mean = 15.93和sd = 6.84的真实世界数据集。对于这个数据集，不可能有超过30或小于0的值，但是我看不到向生成的数据添加上界和下界的方法。
我可以删除超出此范围的数据，如下所示，但这会导致生成的样本的平均值和SD与我请求的值有很大不同(在我看来，可能
浏览 15提问于2022-02-11得票数 1
1回答
我是R的相对新手，在5年的时间里，我有一系列人口普查领域的社会经济分数，我试图把每年的SES分数划分为“高”、“中等”和“低”三类，而不需要对数据进行分类。
CT_ID_10 year SESindex SESindex_z SEStercile
1 42101009400 2012 11269.54 -1.0445502 NA
2 42101009400 2013 11633.63 -1.0256920 NA
3 42101009400 2014 15773.60 -0.8112616 NA
4 42101009400 2015 15
浏览 0提问于2018-05-01得票数 1
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我正在尝试创建一个将分类数据和连续数据结合在一起的无监督模型。我想我已经算出来了，但这是正确的方法吗？ 加载库 library(tidyr)
library(dummies)
library(fastDummies)
library(cluster)
library(dplyr) 创建样本数据集 set.seed(3)
sampleData <- data.frame(id = 1:50,
gender = sample(c("Male", "Female"), 10, replace =
TRUE),
浏览 43提问于2019-03-01得票数 0
我正在尝试编写一个循环，它将对数据帧中每个向量的每个值执行计算。本质上，我正在尝试标准化数据文件中的值。我试图找出每个向量的平均值。然后，从每个向量中的单个数据值中减去这一点。然后，将差值(数据值减去向量的均值)除以向量的标准差。预期的结果是，对于数据中的每个向量，平均值为0，标准偏差为1。
我试过使用以下代码：
for(i in colnames(metabolites)) {
metabolites<-metabolites %>%
(i-(mean(i)))/sd(i)
}
但是它返回这个错误：
> for(i in colnames(metabolites
浏览 2提问于2022-11-03得票数 1
2回答
我想要按组计算大型数据帧的子集中每列的平均值和标准差。
我试图理解为什么一些类似问题的答案对我不起作用；我在R仍然是个新手，我相信有很多微妙之处(以及不那么微妙的事情！)我完全没听懂。
我有一个很大的数据框，类似于这个：
mydata <- data.frame(Experiment = rep(c("E1", "E2", "E3", "E4"), each = 9),
Treatment = c(rep(c("A", "B", "C"
浏览 2提问于2013-05-07得票数 0
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例如
data <- read.csv ("data.csv")
a <- mean(data)
b <- sd(data)
我保存了工作区，然后退出。后来，我打开这个工作区，忘记了a和b是什么。我想让R告诉我，a是数据的平均值，b是数据的标准差。
我该怎么做？
谢谢。
浏览 2提问于2013-03-14得票数 1
我在自学一些R，并从头开始。目前正在研究如何构建tibble，因为我读到它们是数据帧的“现代化”版本。我正在尝试构建一个tibble，它将对向量进行操作，但对结果感到困惑。这是我使用的代码： ? 根据我的理解，对于第一个参数c(1,2,3)中的向量，将计算平均值、中位数和sd。例如，向量的平均值应该是2，但这不是我得到的结果。我得到的平均值是1，中位数是2，sd是3。我几乎可以肯定我输入的代码是正确的，但我误解了代码应该如何运行。tibble()是否计算1的平均值、2的中位数和3的sd？这对我来说也没有意义。我正在寻找一些关于如何阅读这段非常基本的代码的澄清。谢谢!
浏览 20提问于2020-06-28得票数 1
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默认情况下，变量"Var2“被设置为分类变量，但有时需要使用平均值(Sd)。所以我对如何修改这个很感兴趣。
data_table_1 =
data %>%
dplyr::select(group, var1, var2)
data_table_1 %>%
tbl_summary(by = group, missing = "no",
statistic = list(all_continuous() ~ "{mean} ± {sd}",
浏览 18提问于2020-05-20得票数 3
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我试图用以下代码创建一个描述性统计表：
tabular(time ~ ((n = 1) + (var_1 + var_2 + var_3)*(mean + sd + min + max)),
data = df1)
R给出以下错误：
Term2table中的错误(rows[i]，cols[j]，data，n)：未识别的条目“平均值”
有趣的是，如果我从代码中删除了平均值(只留下sd、min和max)，一切都会完美地工作。
有没有人知道这里可能会有什么问题，以及如何解决？
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
1回答
利用时间序列实现在线学习
、、、
我有一个时间序列数据的分类问题。
每个示例具有10个变量，这些变量以不规则的间隔进行测量，最后将对象分类为2个可能的类别中的1个(二进制分类)。
在训练期间，我只需要学习示例的最后一节课。但当给出一个新的例子时，我想在每个时间戳(以在线方式)做出预测。因此，如果新示例有25个度量，我想对其类别进行25个预测；每个时间戳一个。
我目前实现这一点的方式是使用它的10个变量的测量值的最小值、平均值和最大值作为分类的特征。这是最优的吗？有什么更好的方法。
浏览 0提问于2015-10-16得票数 1
1回答
我正在为不平衡的数据集设计一个分类器。我对选择分类器的阈值有疑问，目前我使用的是预测概率的平均值作为阈值，并且我正在最大限度地提高正类的召回率。这是选择阈值的正确方法(即预测概率的平均值)，还是我应该尝试使用就像这本书作为KFold交叉验证的度量。
任何建议都是非常值得赞赏的。谢谢:)
浏览 0提问于2017-11-29得票数 0
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我知道如何使用summarize计算sd： ans <- temp%>% group_by(permno)%>% summarise(std = sd(ret))) 但是，如果我知道平均值= 0，我如何计算标准差？ 换句话说，我知道真正的平均值，并希望在计算sd时使用它，而不是使用样本平均值。 一种方法是手动编写sd函数，但我需要它为每个组工作，所以我被卡住了。
浏览 38提问于2021-10-16得票数 0
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我有一个从个人到群体的价值数据框架。我想识别那些平均值大于整个数据集的平均值加上一个标准差的组。为此，我计算了整个数据帧的平均值和标准差，然后运行成对t检验来比较每组平均值。我在输出结果时遇到了麻烦。
> head(df)
individual group value
1 11559638 75 0.371
2 11559641 75 0.367
3 11559648 75 0.410
4 11559650 75 0.417
5 11559652 75 0.440
6 11559654 75 0
浏览 2提问于2013-04-17得票数 3
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1回答
我想做线性回归分析。我有多种特征。某些特性对于数据中的某些项具有未赋值(null)值。对于序数特征(例如“年份”或“房间数”)，我可以使用平均值估算，并用数据的平均值替换所有的空值。但是如何处理分类特征(例如颜色或区域)？更清楚的是，我举了一个例子：
有几个分类类型的特征：
Color, material, security, type, district
如何在没有太多复杂计算方法的情况下，在分类特征中计算空值？有人建议我把"Null“本身作为一个单独的数据变体。例如，在“地区”栏中，"Null“将是新的”区域“。对所有这类范畴特征使用这种简单的归责是合理的，还是可能或
浏览 1提问于2015-12-04得票数 1
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假设我有一个名为dt的数据表
| group | value |
| - | - |
| a | 1 |
| b | 2 |
| a | 3 |
| b | 4 |
| a | 5 |
我已经有了我的抖动的条形图，我需要通过使用ggplot2来指示geom_error中的标准错误。因为列组中有两个变量a和b。如何在计算geom_error函数中的平均值()和sd()时指定组
是否必须为数据集创建另一个表来存储平均值和sd？
浏览 4提问于2022-10-05得票数 1
假设我在一个数据集中有3个分类属性和2个连续属性。如何使用这5个变量构建决策树？
编辑：
对于分类变量，可以很容易地说，我们只将它们除以{yes/no}并计算出gini的总增益，但是我的怀疑主要是关于连续属性的。假设我有一个像{1,2,3,4,5}这样的连续属性的值。我的分裂点选择是什么？它们是在每个数据点(如{<1,>=1......& so on till} )上被检查，还是分裂点将类似于列的平均值？
浏览 0提问于2018-06-04得票数 24
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我已经查找了我的问题的答案，我能找到的最接近的是这里：。我理解原子对象，并且已经将其转换为数据帧。
我加载了一些化学反应数据：
library(car)
theURL <- "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/Andrews/T30.1"
theNames <- c("Table", "Number", "Row", "Experiment", "Temperature",
"Concentration",
浏览 0提问于2019-03-06得票数 3
我想从数据框中计算平均值和sd，其中一列用于参数，一列用于组标识符。使用tapply时如何计算？我可以使用sd(v1, group, na.rm=TRUE)，但在使用tapply时无法将na.rm=TRUE放入语句中。omit.na不是一个选项。我有一大堆参数，当排除所有缺少一个值的行时，我必须一步一步地检查它们，而不会丢失一半的数据帧。
data("weightgain", package = "HSAUR")
tapply(weightgain$weightgain, list(weightgain$source, weightgain$type), mea
浏览 1提问于2013-01-05得票数 11
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1回答
我有一个data.frame，其中一个列包含分类数据，一个列包含日期，一个列包含数值。为了简单起见，请参阅下面的示例：
A B C
1 L 2015-12-01 5.7
2 M 2015-11-30 2.1
3 K 2015-11-01 3.2
4 L 2015-10-05 5.7
5 M 2015-12-05 1.2
6 L 2015-11-15 2.3
7 L 2015-12-03 4.4
我想对A中的每个类别计算一个滞后平均数(例如，C栏中前30天数值的
浏览 5提问于2015-10-17得票数 1
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我这里有一个日志转换的反应时间数据集。有100列代表审判和160名参与者。我希望将平均值之上和下面的值2.5SDS替换为平均值之上和下面的值，而不必手动计算每一列的值。
例如，假设第一个列/变量是"r1“，有160个反应时间，有以下描述：
Mean = -.0871SD =.368+2.5SD=.833-2.5SD= -1.007
我希望将.833上列“.833”中的每个值替换为.833，将低于-1.007的每个值替换为-1.007。当然，我想对每个专栏都这么做。我意识到，我可能需要为每一列都有一行代码，但这应该很好。
更简单的例子：
r1 <- c(2,1,3,2,3,10,2
浏览 3提问于2021-10-17得票数 0
我对geom_ribbon和它的局限性有一个问题。我有一个这样的数据表(长度和Perf是平均值，Length.sd和Perf.sd是标准差)
Ex <- data.frame(Temperature = as.factor(c("16", "16", "16", "16", "16")),
Level = Level = as.factor(c(0, 1, 2, 3, 4)), Length = c(1.623333, 2.161143, 2.924545, 3.895429,
浏览 1提问于2018-01-26得票数 0
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我试图用MATLAB中的支持向量机进行两类分类.这两个类别分别为“正常”和“感染”，分别将细胞图像分为正常或受感染。
我使用了一个训练集，它由1000个正常细胞图像和300个感染细胞图像组成。我从每个细胞中提取了72个特征。因此，我的训练特征集矩阵是72x1300，其中每一行代表一个特征，每一列代表从相应图像测量的相应特征值。
data: 72x1300 double
我的类标签向量初始化为：
cellLabel(1:1000) = {'normal'};
cellLabel(1001:1300) = {'infected'};
正如在这些链接中所研究的
浏览 4提问于2015-09-12得票数 2
我刚刚使用这个过程执行了一个Kmean聚类模型。
obs).Standardized 收集数据(100 基于100 模型的平均值/SD，并保存在Pickle文件中。)。
问题是
如果我有了新的观察(50个新的obs)，并且我想知道新的数据属于哪一类是基于现有的质心，那么我应该用哪种方法来标准化新的观察？
旧数据的平均数/SD (100 Obs)新数据的平均数/SD (50新的obs)所有数据的平均数/SD (150 obs)
谢谢
尝试了所有的三种方法，但是idk哪一种方法是正确的。
浏览 8提问于2022-10-30得票数 0
我正在处理天气数据，对于每一年，我希望找到温度大于0的连续天数的平均值和标准差(SD)。
我尝试过使用sequence的group_by，但我不确定如何结合计算温度为正的连续几天的平均值(或SD)。
以下是数据的一小段：
season<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3)
temp<-c(4,3,0,2,-1,2,2,2,-2,1,0,1,0,1,0)
df<-cbind(season,temp)
我想要一个表格，用连续正温度的平均值和SD列出季节，就像这样：
。
例如，在第一季中，前2天大于0，第4天大于0，因此mean=(2+1)/2
浏览 22提问于2019-08-06得票数 0
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