dummy-variable

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私は、次のデータフレーム持ちなさい： amount catcode cid cycle date di feccandid type 0 1000 E1600 N00029285 2014 2014-05-15 D H8TX22107 24K 1 5000 G4600 N00026722 2014 2013-10-22 D H4TX28046 24K 2 4 C2100 N00030

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をr

内のすべてのダミー変数の周波数を示し、私は私がすべてのダミー変数の頻度表を作成したいR. で新人と私は、この ID Dummy_2008 Dummy_2009 Dummy_2010 Dummy_2011 Dummy_2012 Dummy_2013 1 1 1 0 0 1 1 2 0 0 1 1 0 1 3 0 0 1 0 0 1

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lm回帰と大きなリストの変数が多い

私の仕事はダミー変数でいくつかの研究をすることです。 parameters_estimation2 <- function(n) { age <- sample(20:40, n, replace=TRUE) male <- sample(0:1, n, replace=TRUE) education <- sample(0:6, n, replace=TRUE)

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ゼロ膨張モデルを使用してすべての因子レベルについてSEを推定する

私はかなり複雑なZINBモデルを持っています。 MyDat<-cbind.data.frame(fac1 = rep(c("A","B","C","D"),10), fac2=c(rep("X",20),rep("Y",20)), offset=c(runif(20, 50,60),runif(20,150,165)), fac3=rep(c(rep("a1

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パンダのget_dummies対SklearnのOneHotEncoder（）::もっと効率的です。

私は機械学習の分類子のためにカテゴリ変数を数値に変換するためのさまざまな方法を学んでいます。私はpd.get_dummiesメソッドとsklearn.preprocessing.OneHotEncoder()を見つけたので、パフォーマンスと使用方法がどのように異なっているかを見たいと思っていました。をhttps://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-

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インターセプトなしのスロープ・シフターとしてのダミー変数

これは初めての質問です。スロープダミー変数の生成に問題があります（インターセプトダミーなし）。しかし、以下に示すように、ダミー変数に独立変数を掛け合わせると、スロープダミーとインターセプトダミー結果の両方が表現されます。私はスロープダミーのみを組み込み、インターセプトダミーを除きたいと思います。私はあなたの助けに感謝します。あなたがageの各レベルで異なるスロープを推定したい場合はカテ

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Pythonでダミー変数を作成するにはどうすればいいですか？

Pythonでバイナリダミー変数を作成するには、人の給与が平均給与水準を下回っている場合に0の値をとり、それ以外の場合は1に設定しますか？私は給料が上または下のときにそれを作る方法を理解していません。私はこの df['Salary'] = (df['Salary'] > df['Salary'].median()) & (df['Salary'] < df['Salary'].median())