там, в основном, жалобы на то, что домашки не на python )))

Во второй и третьей сумбурность объяснений и тд упоминают.

Я уверен это из-за тупо ошибок. Сам не смотрел. Студенты знакомые смотрели и говорили, что там лажи

да два, внес исправления для ясности

df %>% 
  mutate(grp = cumsum(lag(if_else(type == "event", 1 ,0), default = 0))) %>% 
  group_split(grp)

library(data.table)

setDT(df)

df[, grp := cumsum(shift(ifelse(type == "event", 1, 0), fill = 0))]

split(df, df$grp)

fifelse тогда уж. Пошустрее всё же.

Значит остаётся только openintrostats.

pagedreport - Markdown в PDF без LaTeX...

R Weekly 2021-W04 blogdown, pagedreport, rOpenSci
via R Weekly Live
https://rweekly.org/2021-W04.html

Тоже недавно натыкался. Когда мне это было актуально, я размышлял как скрестить Overleaf с RStudio через GitHub, т.к. у меня на основном ноуте (макбук) места на диске впритык и установка LaTeX является непозволительной роскошью.

Всем привет. Может тут помогут?))

Получилось включить CronR, но пока только из-под Ubuntu.  
При включении скрипта крон нарывается на ошибку RGA и не находит token - https://prnt.sc/xmbvdi  Получается, что скрип запушенный в Ubuntu не видит Global Environment. "Ладно" - подумал я. Тогда мы сохраним token (RGA) в файл и будем его использовать


rga_auth <- authorize(client.id = "**************-a7aonvfso4u0q01rup58k********.apps.googleusercontent.com", client.secret = "sp5****UNS9InazE", cache = "rga_auth2")

Получили файл, но я не могу залогинится в get_ga так как он не понимает этот файл https://prnt.sc/xmby95  -  Круг замкнулся ) Я понимаю, что скрипт запушенный в Ubuntu может не увидеть Global Environment, но как понять, что я не могу залогинится в RGA? Может подкинете идею - мозг кипит

5 минут в Google показали, что размышлять там было особо не над чем: https://arinbasu.medium.com/a-tutorial-on-how-to-interface-an-r-notebook-with-overleaf-11f23c306cfd

В статистике уровень значимости определяет вероятность совершить ошибку 1 рода. Эту вероятность задаёт сам исследователь.

У вас проблемы в самом скрипте с RGA. CronR тут не виноват.

Токен должен быть в rds или json файле

Будь внимательнее, ты в get_ga передаёшь переменную rga_auth2, которой, очевидно, не существует, о чём и сказано в тексте ошибки.

rga_toeken <- readRDS("rga_auth2")

Здравствуйте. Мой вопрос связан с логистической регрессией)
у меня есть датасет, где числится около 5000 клиентов. Зависимая переменная-уйдет ли клиент (уйдет=1, останется=0). Остальные переменные это независимы переменные, на основе которых строится лог.регрессия.
Данные о клиентах за прошлый месяц. Мне нужно сделать прогноз, кто из тех, кто не ушел (т.е в прошлом месяце имел 0) может уйти в этом месяце.
подскажите, корректны ли мои действия:
1) делю датасет на train и test
2) запускаю glm на train, выбираю лучшую модель
3) делаю predict на основе лучшей модели на данных test
4) если меня устраивает результат, то пользуюсь моделью
5) из данных за прошлый месяц убираю всех тех, кто ушел (в колонке ушел или нет у меня теперь только нули)
6) запускаю функцию predict на отсортированных данных из пункта 5
7) получаю в результате тех, кто вероятно уйдет в этом месяце

Вроде верно, но по описанию пунктов 5-7 кажется, что вы применяете обученную модель к данным, на которых обучались.

вот, и я об этом думаю

Добавлю, что кажется, что лучше примерно так: модель на позапрошлом месяце, при этом зависимая переменная за этот месяц (как вёл себя клиент в позапрошлом месяце и что произошло с ним в итоге: 1/0). Обучаете модель, всё по пунктам.

Предикт на датасете прошлого месяца с клиентами, которые ещё не ушли. Как-то так вроде.

Ребята, вопрос не совсем про R. У меня есть несколько контейнеров docker. Висят в фоне. R-server, Shiny-server и msql. И встал вопрос, а как за ними мониторить? Есть команда docker stats, я бы хотел видеть эти метрики, но в динамике по времени ну и в другом, более удобном, месте