חל על
Revolution Analytics

השתמש בארגומנט userObjects ביחד עם הארגומנט המרות ליצירת משתנים חדשים מאובייקטים הסביבה הכללית שלך (או סביבות אחרים בנתיב החיפוש הנוכחי שלך).לדוגמה, נניח ברצונך להעריך מודל ליניארי באמצעות הכנסה שכר בשם המשתנה התלוי ולאחר ברצונך לכלול מצב ברמת של הוצאה כספית per capita על חינוך כאחד המשתנים הבלתי תלויים. אנו יכולים מגדירים וקטור בעל שם כדי להכיל הנתונים ברמת מצב זה כדלקמן:educExp < - c (Connecticut = 1795.57, וושינגטון = 1170.46, אינדיאנה = 1289.66)באפשרותך לאחר מכן נשתמש rxDataStepXdf להוספת הוצאה כספית של השכלה per capita כמשתנה חדש באמצעות הארגומנט המרות, העברת educExp על הארגומנט userObjects כרשימה בעל שם:censusWorkers <-file.path(rxGetOption("sampleDataDir"), "censusWorkers.xdf") rxDataStepXdf (inFile = censusWorkers, outFile = "censusWorkersWithEduc", המרות = רשימה (stateEducExpPC = educExp [תואם (מצב, names(educExp))]), transformVars = "מצב", userObjects=list(educExp=educExp))הפונקציה rxGetInfoXdf חושף את המשתנה שנוספו:rxGetInfo("censusWorkersWithEduc.xdf",getVarInfo=TRUE) דוגמה זו ואת השני נכללים המדריך למשתמש RevoScaleR, גישה על-ידי בחירת עזרה - ספרי הדרכה R (PDF) מתוך התפריט מהפכת R הארגון.

זקוק לעזרה נוספת?

מעוניין באפשרויות נוספות?

גלה את יתרונות המנוי, עיין בקורסי הדרכה, למד כיצד לאבטח את המכשיר שלך ועוד.