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Python：Chi 2テストで間違った結果が生成される（chi2_contingency）

私は、コンティンジェンシーテーブルを使用して、PythonでChiの二乗値を計算しようとしています。ここに例があります。 +--------+------+------+ | | Cat1 | Cat2 | +--------+------+------+ | Group1 | 80 | 120 | | Group2 | 420 | 380 | +--------+------+---

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は、私は下記のデータセットを持っているパンダのクロス集計

の各要素を取得： a,b,c 1,1,1 1,1,1 1,1,2 2,1,2 2,1,1 2,2,1 私はパンダとのクロス集計を作成しました： cross_tab = pd.crosstab(index=a, columns=[b, c], rownames=['a'], colnames=['b', 'c']) 私のクロス集計を出力として与えられる： b 1 2 c

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テーブルからのデータフレームの行への結果R

私はこの問題に対する解決策を多くの運が必要なことなく探してきました。ファイルのループを繰り返して、割合の不測の表を取得しています。例：私は間違って行くところ明らかに疑問符がある results<-data.frame("F"=0, "W"=0,"F1"=0,"F2"=0,"BCF"=0,"BCW"=0) results[1,]<-??? ： df<-data.frame("Ind"=c("

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CrossTableの出力がRに優れています

コンティンジェンシーテーブルを作成するときには、私が見つけた最も有益で柔軟なRのためにCrossTableという関数を使用しています。それを別々に計算する。しかし、それが生成する出力は、主にRのコンソールを対象としたテキスト出力です。これは、分析の次のステップでこれらの種類のテーブルを出力することに頼っているので、大きな問題です。 CrossTableの出力をExcelスプレッドシートに出力して

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gplotsパッケージからバルーンプロットの注釈を作成

gplotsパッケージによって生成されたバルーンプロットの行と列注釈を変更できるかどうかは疑問でした。私のデータを想定しがmtcarsデータセット data(mtcars) dt <- as.table(as.matrix(mtcars[1:10,])) のサブセットである library("gplots") balloonplot(t(dt), xlab ="", ylab="", l

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テーブル頻度数値カテゴリ操作関数

Rに関数を書く方法を学びたいと思います。テーブルの使用方法と "レベル変数"の扱いについては、非常に具体的な質問があります。私の元の問題は、累積ハザード関数を書くことです。例：8つの観察はF（14）のために以下の動作を行うベクターから8の観察/回を有するデータx= c(1,1,2,2,2,3,14,25) = 2/8 + 3/6 +私の機能は、基本的にこれを行いますF（2）= 2/8 + 3

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R：ループを使用してカウントされたカウントテーブルまたはコンティンジェンシーテーブル

私はRでプログラミングするのが初めてです。各S.ID別々に（すなわち、AおよびB）、分割表のために、私が作成したい d=matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,"A","A","A","B","B","B","B",0,0,99,0,0,99,0,99,0,99,99,0,0,99), ncol=4) colnames(d) = c("ID","S.ID","ValA","ValB");

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インジケータ列をカウント表に変換しますか？

Rでは、インジケータ変数のデータフレームをカウントテーブルに変換しようとしています。私のデータは、A、B、C、Dが異なる条件の指標変数で、ID1、ID2、ID3、およびID4は患者IDです。 test <- data.frame(rbind(c(0,0,0,1),c(1,0,0,1),c(1,0,0,0),c(1,1,0,0))) colnames(test) <- c("A","B","C"

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Rmarkdownの双方向周波数テーブル

どのようにRmarkdownで双方向周波数テーブルを作成できますか？以下のような何か：私はknitrパッケージからKABLE機能とDTパッケージからdatable機能の両方を使用しようとしましたが、どれも私に望ましい結果は得られませんでした。更新：例と再現コード。 a <- sample(x = c(1,2,3), size = 1000, replace = T) b <- sampl