ЕТ
Size: a a a
2020 December 22
A
Хм. Я же верно понимаю, что, корректно говорить, что тест Мак-Немара — это тот же тест Хи-квадрат/Фишера, но при условии, что матрица строится на основе двух переменных "до" и "после"?
Нет конечно
В
Коллеги подскажите плз как сделать динамический прогресс-бар? ну типа как в коннекторах в Рекламным системам - Processing|==== которая заполняется по мере прогресса
AZ
Хм. Я же верно понимаю, что, корректно говорить, что тест Мак-Немара — это тот же тест Хи-квадрат/Фишера, но при условии, что матрица строится на основе двух переменных "до" и "после"?
Нет, для хи-квадрат H0 - это независимость групп, для МакНемара - то, что признаки не изменились значимо (т.е. пациенты остались примерно на главной диагонали). Идеальный случай по H0 МакНемара будет иметь очень большую значимость по хи-квадрату, т.к. у нас прямая зависимость: все признаки по первой категории сохранились и для второй категории.
Вот туть есть инфа
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%9C%D0%B0%D0%BA-%D0%9D%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%B0
EDIT: ну я даже не совсем до конца объяснил, но суть в том, что мы смотрим на отклонение в разные стороны от диагонали, а не в общем смысле
Вот туть есть инфа
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%9C%D0%B0%D0%BA-%D0%9D%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%B0
EDIT: ну я даже не совсем до конца объяснил, но суть в том, что мы смотрим на отклонение в разные стороны от диагонали, а не в общем смысле
IS
Я с утра туплю больше обычного и возник такой вопрос. Есть две таблички. Одна список дат со значением ставки на каждую дату
другая - набор периодов между двумя датами
> rr %>% select(1:2) %>% head(5)
Мой утренний мозг родил
И интересное как подобные операции в data table делать
другая - набор периодов между двумя датами
> rr %>% select(1:2) %>% head(5)
rate_date rate_valueТребуется для каждого периода во второй табличке найти средню ставку из первой таблички
1 2017-12-01 8.2
2 2017-12-02 8.2
3 2017-12-03 8.2
4 2017-12-04 7.8
5 2017-12-05 8.1
> dp %>% select(fromdate,todate) %>% head(5)
fromdate todate
1 2020-12-15 2020-12-16
2 2020-12-18 2020-12-19
3 2020-12-16 2020-12-17
4 2020-12-18 2020-12-20
Мой утренний мозг родил
dp %>% rowwise() %>% mutate(m_rate=mean(rr$rate_value[rr$rate_date>=fromdate &Подозреваю есть способ через apply
rr$rate_date<= ifelse(todate>=max(rr$rate_date),max(rr$rate_date),todate )])) %>% select(fromdate,todate,m_rate)
И интересное как подобные операции в data table делать
A
Коллеги подскажите плз как сделать динамический прогресс-бар? ну типа как в коннекторах в Рекламным системам - Processing|==== которая заполняется по мере прогресса
Есть пакет progress, еще когда-то юзал pbapply
В
Есть пакет progress, еще когда-то юзал pbapply
Спасибо. почекаем
АК
Я с утра туплю больше обычного и возник такой вопрос. Есть две таблички. Одна список дат со значением ставки на каждую дату
другая - набор периодов между двумя датами
> rr %>% select(1:2) %>% head(5)
Мой утренний мозг родил
И интересное как подобные операции в data table делать
другая - набор периодов между двумя датами
> rr %>% select(1:2) %>% head(5)
rate_date rate_valueТребуется для каждого периода во второй табличке найти средню ставку из первой таблички
1 2017-12-01 8.2
2 2017-12-02 8.2
3 2017-12-03 8.2
4 2017-12-04 7.8
5 2017-12-05 8.1
> dp %>% select(fromdate,todate) %>% head(5)
fromdate todate
1 2020-12-15 2020-12-16
2 2020-12-18 2020-12-19
3 2020-12-16 2020-12-17
4 2020-12-18 2020-12-20
Мой утренний мозг родил
dp %>% rowwise() %>% mutate(m_rate=mean(rr$rate_value[rr$rate_date>=fromdate &Подозреваю есть способ через apply
rr$rate_date<= ifelse(todate>=max(rr$rate_date),max(rr$rate_date),todate )])) %>% select(fromdate,todate,m_rate)
И интересное как подобные операции в data table делать
data.table::foverlaps глянь.A
Я с утра туплю больше обычного и возник такой вопрос. Есть две таблички. Одна список дат со значением ставки на каждую дату
другая - набор периодов между двумя датами
> rr %>% select(1:2) %>% head(5)
Мой утренний мозг родил
И интересное как подобные операции в data table делать
другая - набор периодов между двумя датами
> rr %>% select(1:2) %>% head(5)
rate_date rate_valueТребуется для каждого периода во второй табличке найти средню ставку из первой таблички
1 2017-12-01 8.2
2 2017-12-02 8.2
3 2017-12-03 8.2
4 2017-12-04 7.8
5 2017-12-05 8.1
> dp %>% select(fromdate,todate) %>% head(5)
fromdate todate
1 2020-12-15 2020-12-16
2 2020-12-18 2020-12-19
3 2020-12-16 2020-12-17
4 2020-12-18 2020-12-20
Мой утренний мозг родил
dp %>% rowwise() %>% mutate(m_rate=mean(rr$rate_value[rr$rate_date>=fromdate &Подозреваю есть способ через apply
rr$rate_date<= ifelse(todate>=max(rr$rate_date),max(rr$rate_date),todate )])) %>% select(fromdate,todate,m_rate)
И интересное как подобные операции в data table делать
Можно добавить к обеим таблицам столбец со всеми датами за анализируемый период. Потом сджойнить по этому столбцу. Потом придумать, как сделать метки групп для каждого периода
БА
Ребята, есть вопрос:
Как разбить в R совокупность целочисленных значений на группы, примерно равные по сумме?
Речь про суммы заказов. И вот я предполагаю, что есть заказы по 2 тысячи на сумму 2млн и есть заказы от 10 до 20тысяч тоже на сумму 2млн и есть 30+тысяч заказы и тоже на 2 млн.
Как мне лучше сгруппировать эти числа?
Как разбить в R совокупность целочисленных значений на группы, примерно равные по сумме?
Речь про суммы заказов. И вот я предполагаю, что есть заказы по 2 тысячи на сумму 2млн и есть заказы от 10 до 20тысяч тоже на сумму 2млн и есть 30+тысяч заказы и тоже на 2 млн.
Как мне лучше сгруппировать эти числа?
PU
посмотри cut() по цене
либо это кумсумма до порога
либо это кумсумма до порога
PU
непонятно без примера
IS
data.table::foverlaps глянь.спасибо глану
IS
Можно добавить к обеим таблицам столбец со всеми датами за анализируемый период. Потом сджойнить по этому столбцу. Потом придумать, как сделать метки групп для каждого периода
Джоин да, как вариант, но это на больших объемах та еще песня
БА
непонятно без примера
Есть около 13 тысяч чеков. В каждом есть сумма заказа. Хочу их сгруппировать по диапазонам. Например чеки от 1 000 до 10 000, кол-во 438 чеков на сумму 5 000 000 и т.д.
PU
сначала разметь группы по сумме заказа
типа если до 10к - группа1 и т.д
типа если до 10к - группа1 и т.д
PU
а потом сагрегируй
PU
разметить можно через cut или fcase/case_when
БА
Ага, попробую. СпасибО!
ДВ
Есть около 13 тысяч чеков. В каждом есть сумма заказа. Хочу их сгруппировать по диапазонам. Например чеки от 1 000 до 10 000, кол-во 438 чеков на сумму 5 000 000 и т.д.
Филипп как раз подсказал по кумсумме. Если важно именно иметь в каждой группе одинаковую итоговую сумму. Остаётся только понять, а сколько таких групп делать.
А если есть какие-то пороговые значения суммы чеков, то да, cut
А если есть какие-то пороговые значения суммы чеков, то да, cut