R dist funktions binära alternativ

Tillgängliga distansåtgärder är (skrivna för två vektorer x och y): Vanligt avstånd mellan de två vektorerna (2 norm aka L2), sqrt (summa (xi - yi) 2)). Maximal avstånd mellan två komponenter i x och y (supremum norm) Absolut avstånd mellan de två vektorerna (1 norm aka L1). summa (xi - yi xi yi). Villkor med nollräknare och nämnare utelämnas från summan och behandlas som om värdena saknades. Detta är avsett för icke-negativa värden (t ex räkningar): att ta det absoluta värdet av nämnaren är en 1998 R-modifiering för att undvika negativa avstånd. (aka asymmetrisk binär): Vektorerna betraktas som binära bitar, så icke-nollelement är lsquoonrsquo och nollelement är lsquooffrsquo. Avståndet är andelen bitar där endast en är på bland de där minst en är på. P-normen, den primära delen av summan av de olika krafterna för komponenterna. Saknade värden är tillåtna och utesluts från alla beräkningar som involverar raderna inom vilka de förekommer. Vidare, när Inf-värden är inblandade, utesluts alla värdespar när deras bidrag till avståndet gav NaN eller NA. Om några kolumner är uteslutna vid beräkning av ett Euclidean, Manhattan, Canberra eller Minkowski-avstånd, uppskattas summan proportionellt mot antalet använda kolumner. Om alla par är uteslutna vid beräkning av ett visst avstånd är värdet NA. Distansmetoden för as. matrix () och as. dist () kan användas för omvandling mellan objekt av klassdistans och konventionella distansmatriser. as. dist () är en generisk funktion. Standardmetoden hanterar föremål som ärar från klassdist. eller tvingas till matriser med as. matrix (). Stöd för klasser som representerar avstånd (även kända som olikheter) kan läggas till genom att ge en as. matrix () eller, mer direkt, en as. dist-metod för en sådan klass. dist returnerar ett objekt av klassdist. Den nedre triangeln av avståndsmatrisen lagrad av kolumner i en vektor, säg gör. Om n är antalet observationer, dvs n lt-attr (do, Size). då för att jag kommer. skillnaden mellan (rad) i och j är don (i-1) - i (i-1) 2 j-i. Vektorens längd är n (n-1) 2. d. v.s. av ordningen n2. Objektet har följande attribut (förutom klass lika med dist): heltal, antalet observationer i datasetet. Generella linjära modeller Se hjälp (glm) för andra modelleringsalternativ. Se hjälp (familj) för andra tillåtna länkfunktioner för varje familj. Tre subtyper av generella linjära modeller kommer att omfattas här: logistisk regression, poissonregression och överlevnadsanalys. Logistisk regression Logistisk regression är användbar när du förutser ett binärt resultat från en uppsättning kontinuerliga prediktorvariabler. Det föredras ofta över diskriminerande funktionsanalys på grund av dess mindre restriktiva antaganden. Logistikregression där F är en binärfaktor och x1-x3 är kontinuerliga prediktorer passar lt - glm (Fx1x2x3, datamydata, familybinomial ()) sammanfattning (passande) displayresultat confint (fit) 95 CI för koefficienterna exp (coef (fit) Exponent variabel. Poisson Regression Poisson regression är användbar när man förutsäger en resultatvariabel som representerar räkningar från en uppsättning kontinuerliga prediktorvariabler. Poisson Regression där räkningen är ett tal och x1-x3 är kontinuerliga prediktorer passar lt - glm (räkna x1x2x3, datamydata, familypoisson ()) sammanfattning (passform) visningsresultat Om du har överdispersion (se om resterande avvikelse är mycket större än grader av frihet ), kanske du vill använda quasipoisson () istället för poisson (). Överlevnadsanalys Överlevnadsanalys (även kallad händelseshistorieanalys eller pålitlighetsanalys) täcker en uppsättning tekniker för att modellera tiden till en händelse. Uppgifterna kan vara korrekt censurerade - händelsen kan inte ha uppstått vid slutet av studien eller vi kan ha ofullständig information om en observation men vet att upp till en viss tid händelsen inte hade inträffat (t ex deltagaren släpptes ur studien i veckan 10 men levde vid den tiden). Medan generella linjära modeller analyseras typiskt med användning av glm () - funktionen utförs överlevnadsanalysen typiskt med användning av funktioner från överlevnadspaketet. Överlevnadspaketet kan hantera ett och två provproblem, parametriska accelererade felmodeller och Cox proportionella riskmodellen. Data anges typiskt i formatets starttid. stanna tiden . och status (1 gång förekom, 0event inträffade inte). Alternativt kan uppgifterna vara i formatet tid till händelse och status (händelse inträffade, 0event inträffade inte). En status0 indikerar att observationen är korrekt cencored. Data binds i ett Surv-objekt via Surv () - funktionen före ytterligare analyser. survfit () används för att uppskatta en överlevnadsfördelning för en eller flera grupper. Survdiff () test för skillnader i överlevnadsfördelningar mellan två eller flera grupper. coxph () modellerar riskfunktionen på en uppsättning av prediktorvariabler. Mayo Clinic Lungcancer Databibliotek (överlevnad) Lär dig om datasethjälpen (lung) skapa ett Surv-objekt överlevt med (lunga, Surv (tid, status)) Plot överlevnadsfördelning av det totala provet Kaplan-Meier estimat fit1 lt överlevnad (survobj 1, datalung) sammanfattning (fit0) plot (fit0, xlabquotSvivalentid i Dailyquot, ylabquot Survivingquot, yscale100, mainquotSurvival Distribution (Total) c) Jämför överlevnadsfördelningen hos män och kvinnor fit1 lt - survfit (survobj plot överlevnadsfördelningarna genom könsspalt (fit1, xlabquotSurvivalstid i Dailyquot, ylabquot Survivingquot, yscale100, colc (quotedquot, quotbluequot), mainquotSurvival Distributions by Genderquot) legenden (quottoprightquot, titlequotGenderquot, c (quotMalequot, quotFemalequot), fillc (quotedquot, quotbluequot)) test för skillnad mellan manliga och kvinnliga överlevnadskurvor (logrank test) survdiff (survobj förutsäga manlig överlevnad från ålder och medicinska poäng MaleMod lt-coxph (survobj ageph. ecogph. karnopat. karno, datalung, sub setsex1) visa resultat MaleMod utvärdera proportionella risker antagandet cox. zph (MaleMod) Se Thomas Lumleys R-nyhetsartikel om överlevnadspaketet för mer information. Andra bra källor inkluderar Mai Zhous Use R Software för att göra överlevnadsanalys och simulering och M. J. Crawleys kapitel om Survival Analysis. Att träna allt började som en enkel fråga från Scott Chamberlain på Twitter: Gör mxn-matris med slumpmässigt tilldelad 01 - gt-tillämpning (m, c (1,2), funktion (x) prov (c (0,1), 1) ) - Bättre snabbare lösning rstats Målet var att skapa en matris med slumpmässigt utvalda binära element och ett förutbestämt antal rader och kolumner, 0160 som ser något ut så här: Många förslag följde (inklusive en från mig) .0160 Det var flera olika sätt som föreslogs att skapa de slumpmässiga binära värdena: Använd runiffunktionen för att skapa slumptal mellan 0 och 1, och runda till närmaste heltal. Använd ifelse på utgången av runif, och tilldel 0 om det är under 0,5 och 1 annars. Använd rbinom-funktionen för att prova från en binomialfördelning med en storlek på 1 och sannolikheten 0,5 Använd provfunktionen med alternativet replaceTRUE för att simulera val av 0 och 1. Det fanns också olika sätt som föreslogs för att generera matrisen: Använd en för-slinga till fylla varje element i matrisen individuellt. Generera slumpmässiga nummer rad för rad, och fyll i matrisen med tillämpning. Generera alla de slumpmässiga talen på en gång och använd quotmatrix-kvotfunktionen för att skapa matrisen direkt. Luis Apiolaza granskar de föreslagna metoderna. Var och en har sina fördelar: i tydlighet av kod, i elegans, och särskilt i prestanda. På den fronten benchmarkade Dirk Eddelbuettel flera av lösningarna, inklusive att översätta koden till C med hjälp av Rcpp. Ett överraskande resultat: att översätta problemet till C är bara något snabbare än att använda ett samtal att prova. Som Dirk säger, visar detta att citat välskrivet 0160R-kod kan vara competitivequot med maskinnummer.0160