Mis vahe on maatriksil ja andmeraamil?


Vastus 1:

Nii andmeraamid kui ka maatriksid on kahemõõtmelised andmestruktuurid. Üldiselt võivad andmekaadrid sisaldada mitut tüüpi andmeid (numbriline, märk, tegur jne), samas kui maatriksid võivad sisaldada ainult ühte tüüpi andmeid.

Siin on veel üks küsimus: mille poolest erineb maatriks ja andmeraam R-is? Siiski on vastustes mõned vead. Kindel tõeallikas on R-dokumentatsioonis, millele pääseb ligi, kui trükkida oma maatriks oma konsooli või minna R: maatriksitesse.

R-s on andmekaadrid üldiselt maatriksvormile kohandatavad. Seda saate teha, helistades oma andmeraami as.matrix; see loob maatriksi, valades kõik andmeraami elemendid ühisele andmetüübile. Siin on korratav näide, mida saate kasutada mis tahes R-konsoolis:

> pea (lõimemurdjad) rikub villa pinget 1 26 AL 2 30 AL 3 54 AL 4 25 AL 5 70 AL 6 52 AL> as.matrix (pea (lõimemurdjad)) rikub villa pinget 1 "26" "A" "L" 2 "30" "A" "L" 3 "54" "A" "L" 4 "25" "A" "L" 5 "70" "A" "L" 6 "52" "A" "L"

Samuti ei pea maatriksi veergudel tegelikult olema sama arv kirjeid. See võib põhjustada ootamatuid tagajärgi, kui te ei tea, mida teete, kuid see on tehniliselt korras.

> maatriks (1: 5, null = 2) [, 1] [, 2] [, 3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 1 hoiatusteade: maatriksis (1: 5, null = 2 ): andmepikkus [5] ei ole ridade alamrühm või kordne arv [2]

Samuti on olemas statistilisi protsesse, mis on võimalikud ainult maatriksite, st maatriksmatemaatika abil. Paljud meetodid nõuavad maatriksvormingus numbrilisi andmeid, seetõttu peame sageli teisendama mittenumbrilised andmed mudeli maatriksiks. Mul on veel üks vastus, kuidas seda ümberkujundamist teha: Kuidas luua kujundusmaatriks R-is? Paljud R moodsates meetodites teevad selle teisendamise automaatselt, nt töötab lineaarne regressioon andmeraamidega suurepäraselt. Teistes keeltes ei vasta see aga alati tõele - mäletan, et Matlab oli eriti nõme mudelmaatriksite nõudmise osas.