Дискриминантный тогда уж

Раз уж мы тут про glm заговорили

Можно ещё сделать k-means кластер с прикрученным к нему anova, но возраст предварительно категоризовать придётся

Простите.

если "с помощью сложной метрики определены расстояния между ними" то зчачем делать что-то еще?

расстояния с полом и возрастом никак не связаны, это, упрощенно, разница в заполнении опросника, необходимо было для визуализации через mds или pca. Уже когда я результаты посмотрел, создалось впечатление, что результаты во многом определяются демографией. То есть если на два кластера разбить, то в первом будет 10 процентов женщин и средний возраст 60, а во втором - 55 процентов женщин и средний возраст 40.
Я думаю, как мне эту зависимость более корректно и наглядно показать

Всем привет. У меня нетривиальный вопрос. Может кто-то знает как , например, пакетом googleAuthR получить токен длинный? Именно чтоб можно его было скопировать. Просто сейчас или client_id не принимает или блочет запрос

у вас тут много контекста, который сложно понять без постановки задачи ... если хочется посмотреть как факторы разбивают популяцию то можно использовать таблицы сопряженности ... возраст можно разбить на несколько групп и смотреть в разрезе таких групп, вот код:
library(ggmosaic)
patients <- tibble(
 id = 1:45,
 sex = sample(c("M", "F"), 45, replace = TRUE),
 depend_ind = sample(0:1, 45, replace = TRUE),
 age = sample(1:85, 45, replace = TRUE))


patients %>%
 mutate(age_grp = cut(age, breaks = 3, labels = c("child", "adult", "elder"), include.lowest = TRUE),
        depend_ind = as.factor(depend_ind)) %>%
 ggplot() +
 geom_mosaic(aes(x = product(sex, age_grp), fill = depend_ind), alpha = .5)

Может кто помочь написать в base+data.table стиле создания вектора с пробелами определенной длины ?

Пример:

dt <- structure(list(KPI = c(18, 10, 14, 8, 8, 12, 3, 6, 13, 7),
                     Fact = c(4, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 4, 5, 3)), 
                class = c("data.table", "data.frame")) 

#надо по каждой строчке и столбцу вот такое:
paste0(rep(" ", dt[1,1]), collapse = "")

приветствую. возможно, вот это подойдет

# create custom function
make_space <- function(x) {
  unlist(lapply(x, function(xx) paste0(rep(" ", xx), collapse = "")))
}

# use custom function inside dt
dt[, lapply(.SD, make_space)]

внезапно возникла идея о графическом представлении статистических моделей (я про GLM со всеми ее вариантами). Никто не встречал такого? Особенно удобно должно быть для всяких вложенных моделей

Добрый день! Нам с командой очень нужна помощь. Ищем человека, который помог бы нам сделать учебный проект по программированию R и при этом бы объяснил, что и как сделал (то есть, мы ищем репетитора) . Если Вас заинтересует данное предложение на коммерческой основе, то напишите, пожалуйста

Спасибо, интересное решение

наверное, я могу поменторить вашу команду - если вы сами делаете, а я смотрю и говорю, что хорошо, что не очень, и как сделать лучше.
остальное зависит от проекта и скиллов вашей команды.

*если это учебная задача и подготовка к сессии, то мне это не интересно.

Филипп, у нас с командой нулевой уровень. То есть у нас был курс, состоящий из 4 уроков (Р с нуля); дальше дали сложный для нашего уровня проект, который мы даже не знаем как делать, и сказали «погуглить»

кто дал и кто сказал "гуглить"?

Вопрос к ясновидящим: если идентичный скрипт с DBI/RMySQL на виндовых ноутах возвращает кракозябры в колонке с кириллицей, а на макбуке то, что надо, куда бежать и на что грешить надо?

драйвера и кодировочка

вроде уже кто-то спрашивал в чатике по подобной ситуации, но правильно говорят — кодировка

Чьи драйверочки и кодировочка? Если что, параметр encoding в dbConnect() не помог. В нормально работающем коде на маке он прописан не был, а на винде подстановка туда разных кодировок ничего не изменила.