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アールメカブ
R_ftableの属性
をテンプレートにして作成
開始行:
[[Rの備忘録]]
ftable()とは，こんな関数．
x <- rep(c("A","B"), 3)
x
[1] "A" "B" "A" "B" "A" "B"
y <- rep(c("a","b"), 3)
y
[1] "a" "b" "a" "b" "a" "b"
z <- rep(c("z","w"), 3)
z
[1] "z" "w" "z" "w" "z" "w"
zz <- rep(c("aa","bb","cc"), 2)
zz
[1] "aa" "bb" "cc" "aa" "bb" "cc"
ftable(xtabs(~ x + y + z+ zz))
zz aa bb cc
x y z
A a w 0 0 0
z 1 1 1
b w 0 0 0
z 0 0 0
B a w 0 0 0
z 0 0 0
b w 1 1 1
z 0 0 0
str(ftable(xtabs(~ x + y + z+ zz)))
ftable [1:8, 1:3] 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 ...
- attr(*, "row.vars")=List of 3
..$ x: chr [1:2] "A" "B"
..$ y: chr [1:2] "a" "b"
..$ z: chr [1:2] "w" "z"
- attr(*, "col.vars")=List of 1
..$ zz: chr [1:3] "aa" "bb" "cc"
勘違い．ftable の結果も，ちゃんと関数 corresp() の引数に...
dat.t1 <-ftable(xtabs(~ E1W2 + Sex + Q1A3 + gobi, data =...
str(dat.t1)
## # 行と列に名前をつけて
dimnames(dat.t1) <-
list(c("EM1", "EM2", ""WF4", "WF5" ), levels(dat$g...
# 反応の無い行を除く
dat.t2 <- dat.t1[rowSums(dat.t1) != 0, ]
dat.corr <- corresp(dat.t2, nf = min(nrow(dat.t2), ncol(...
biplot(dat.corr,cex = c(1.2, 0.8))
よって以下は勘違い
ftable は，一部の関数(例えば''MASS''ライブラリの対応分析...
# フラットな表形式に変換
dat.t1 <-ftable(xtabs(cbind(Q1A1, Q2A1, Q3A1, Q4A1) ~
E1W2 + factor(dat$Age) + Sex, data = dat))
# 構造を見るとクラスは ftable クラスなので
# このままではcorrespのインプットには使えない．
str(dat.t1$Age)
# そこでクラス属性を「行列」に替え
class(dat.t1) <- "matrix"
# 行や列のカテゴリをリセットする
attr(dat.t1, "row.vars") <- NULL
attr(dat.t1, "col.vars") <- NULL
dat.t1
# 行と列に名前をつけて
dimnames(dat.t1) <- list(c("E10M", "E10F", "E20M", "E20F...
"W10F", "W20M", "W20F"), c("Q1A1", "Q2A1", "Q3A1", "...
## コレスポンデンス分析を実行
library(MASS)
dat.corr <- corresp(dat.t1, nf = min(nrow(dat.mat), ncol...
biplot(dat.corr)
dev.copy2eps(file = "nihongo.eps")
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[[Rの備忘録]]
ftable()とは，こんな関数．
x <- rep(c("A","B"), 3)
x
[1] "A" "B" "A" "B" "A" "B"
y <- rep(c("a","b"), 3)
y
[1] "a" "b" "a" "b" "a" "b"
z <- rep(c("z","w"), 3)
z
[1] "z" "w" "z" "w" "z" "w"
zz <- rep(c("aa","bb","cc"), 2)
zz
[1] "aa" "bb" "cc" "aa" "bb" "cc"
ftable(xtabs(~ x + y + z+ zz))
zz aa bb cc
x y z
A a w 0 0 0
z 1 1 1
b w 0 0 0
z 0 0 0
B a w 0 0 0
z 0 0 0
b w 1 1 1
z 0 0 0
str(ftable(xtabs(~ x + y + z+ zz)))
ftable [1:8, 1:3] 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 ...
- attr(*, "row.vars")=List of 3
..$ x: chr [1:2] "A" "B"
..$ y: chr [1:2] "a" "b"
..$ z: chr [1:2] "w" "z"
- attr(*, "col.vars")=List of 1
..$ zz: chr [1:3] "aa" "bb" "cc"
勘違い．ftable の結果も，ちゃんと関数 corresp() の引数に...
dat.t1 <-ftable(xtabs(~ E1W2 + Sex + Q1A3 + gobi, data =...
str(dat.t1)
## # 行と列に名前をつけて
dimnames(dat.t1) <-
list(c("EM1", "EM2", ""WF4", "WF5" ), levels(dat$g...
# 反応の無い行を除く
dat.t2 <- dat.t1[rowSums(dat.t1) != 0, ]
dat.corr <- corresp(dat.t2, nf = min(nrow(dat.t2), ncol(...
biplot(dat.corr,cex = c(1.2, 0.8))
よって以下は勘違い
ftable は，一部の関数(例えば''MASS''ライブラリの対応分析...
# フラットな表形式に変換
dat.t1 <-ftable(xtabs(cbind(Q1A1, Q2A1, Q3A1, Q4A1) ~
E1W2 + factor(dat$Age) + Sex, data = dat))
# 構造を見るとクラスは ftable クラスなので
# このままではcorrespのインプットには使えない．
str(dat.t1$Age)
# そこでクラス属性を「行列」に替え
class(dat.t1) <- "matrix"
# 行や列のカテゴリをリセットする
attr(dat.t1, "row.vars") <- NULL
attr(dat.t1, "col.vars") <- NULL
dat.t1
# 行と列に名前をつけて
dimnames(dat.t1) <- list(c("E10M", "E10F", "E20M", "E20F...
"W10F", "W20M", "W20F"), c("Q1A1", "Q2A1", "Q3A1", "...
## コレスポンデンス分析を実行
library(MASS)
dat.corr <- corresp(dat.t1, nf = min(nrow(dat.mat), ncol...
biplot(dat.corr)
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