J'ai une base de données composée de 47 colonnes et de 592 lignes. Je prévois de l'analyser en utilisant le score de propension et je crois que predict() me donnera ce que je veux: un score de propension est la probabilité conditionnelle d'assignation à un traitement particulier donné un vecteur de covariables observées. Predict() fournit des probabilités. Donc la première question est: est-ce que predict() est le chemin à parcourir? En supposant pour l'instant que predict() soit le chemin à parcourir, je crois que j'ai besoin des données qu'il doit analyser pour être mon dataframe existant avec les lignes et les colonnes échangées. Je ne sais pas comment faire cela dans R et j'apprécierais beaucoup de savoir comment faire cela.Comment échanger des lignes pour des colonnes dans R
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A
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Il est appelé en transposant vos données et la fonction pour cela est t.
Attention, il va transformer votre data.frame (avec éventuellement des classes différentes pour différentes colonnes) en une matrice (une seule classe de données) afin que vos données puissent être forcées.
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Merci beaucoup. Je pourrais faire avec une tenue à la main ici. Une colonne est l'âge en tant que variable continue. Est-ce que cela signifie que je ne peux pas utiliser t? De quel paquet vient t-il? Pourriez-vous me donner un exemple de la syntaxe pour utiliser t (arguments, etc) –
Cela fait partie du paquet de base (c'est à dire avec R par défaut) et vous pouvez accéder à la documentation en exécutant 'help (t)' ou '? t'. – flodel
Merci pour votre patience, floden. J'ai regardé la documentation pour t (data) et as.matrix mais je ne peux toujours pas voir si je peux continuer si une colonne (age) est une variable continue avec toutes les autres colonnes binary (0 ou 1). Si je dois, je peux retracer mes étapes et catégoriser l'âge de sorte que toutes les colonnes soient de la même classe pour commencer, mais dois-je faire cela? S'il vous plaît, supportez-moi avec ça. Cordialement, Martin –