traminer

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가장 긴 시퀀스가 296 개 상태 인 데이터 세트에 VLMC를 맞추려고합니다. Error in res[i, , drop = FALSE] : subscript out of bounds 어떻게이 긴 시퀀스 데이터 모델에 맞게 할 수 있습니다이 # Load libraries library(PST) library(RCurl) library(TraMin

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traminer에서 MinSupport의 의미

TraMineR에서 하위 시퀀스의 이벤트를 분석하려고하는데 '지원'과 'minSupport'가 무엇인지 모릅니다. 나는 의미를 찾았지만,이 문장은 seqefsub의 세부 사항에서 발견되었습니다. 이 기능의 용도는 두 가지입니다. 첫 번째는 지원 조건을 만족하는 서브 시퀀스를 검색하는 것입니다. 기본적으로 지원은 발생별로가 아니라 연속별로 계산됩니다. 즉,

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traminer의 상태 시퀀스에 상태, ID 및 날짜 공식을 변환하는

library(TraMineR) df2 <- structure(list(ID = structure(c(1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3

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TraMiner의 각 시퀀스에 대한 전이 속도 계산

데이터 집합의 모든 시퀀스 (즉, id)에 대한 전이 행렬을 생성하는 방법이 있습니까? 내 경우 데이터가 TSE 형식이므로 TraMineRextras 패키지의 일부 기능을 사용합니다. 내 의도는 각 시퀀스에 걸쳐 루프,하지만 난이 지정된 ID에 대한 전환 비율을 계산하고자 할 때, 나는 TSE_to_STS() 기능을 실행 한 후 다음과 같은 오류가 발생합니

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정보 이득 제거 기능의 맥락에서 알파의 의미는 무엇입니까?

PST 패키지에서 우리는 값을 C으로 사용하여 트리를 잘라내는 데 사용 된 정보 획득 기능을 차단합니다. C95 <- qchisq(0.95, 1)/2 IT는 C 값이 0.05의 알파에 기초하는 것이 무엇을 의미 하는가 다음과 같이 0.05의 알파의 값은 C 계산된다? 우리가 추가 노드가 잘라 내기 알고리즘에 의해 유지되기 위해 이전 노드에 비해 더 많은

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TraMineR을 사용하여 발병 날짜에 따라시 각화를 시각화합니다

시퀸스와 관련된 플롯을 생성하려고합니다. 발생 날짜는 ne3 (아래 데이터)과 관련되어 있습니다. 나는 2004 년에서 2015 년까지 11 년 동안 데이터를 보유하고있다. 발병 날짜 (ne3$date_inc)도이 11 년 기간 내에 있지만, 이러한 발병 날짜는 다른 ID에 대해 동일하지 않습니다. 각 ID에 대한이 발생 날짜 전후의 상태 분포가 seqdp

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PST는 언제 컨텍스트를 왼쪽에서 오른쪽으로, 오른쪽에서 왼쪽으로 표시합니까?

패키지는 항상 오른쪽에서 왼쪽으로 컨텍스트를 표시합니까? query() 함수에서 우리는 문자열을 사용하여 컨텍스트를 나타냅니다. query(S1.p1, "C-B-A") : 나는 상황이 (가 print() 및 cmine() 기능에있는 것으로 보인다) 오른쪽에서 왼쪽으로 지정하고, 그때 내가 쿼리해야, 순서 A->B->C에 관심이있다 있으리라 믿고있어 경우

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길이가 300+ 이상인 시퀀스에 대해 TraMineR에서 제안 된 형식이나 접근법이 있습니까?

나는 300 개 이상의 이벤트가 긴 시간이 표시된 이벤트 시퀀스를 다루고있다. 이 데이터는 사용자가 웹 사이트의 다른 페이지를 여러 번 방문하는 웹 로그와 유사합니다. 하나의 시퀀스는 하나의 웹 세션이 될 수 있으며 각 이벤트는 사용자 작업 (방문 페이지, 클릭 버튼 등)입니다. 먼저 TSE 형식을 사용했습니다. seqefsub() TraMineR hang

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확률 적 접미어 트리에서 컨텍스트 - 상태 관계에 대한 리프트를 계산 하시겠습니까?

은 나에게 다양한 컨텍스트와 다음 상태에 대한 확률과 조건부 확률을 제공합니다. 그러나 문맥과 다음 상태 사이의 관계에 대한 상승 도와 그 중요성을 계산할 수 있다면 매우 유용 할 것입니다. 어떻게해야합니까? [>] context: N2 EX FA I1 I2 I3 N1 N2 N3 NR QU S1 0.07692308 0.

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오직 하나의 상태를 갖는 문맥에 기초하여 조건부 확률을 예측 함

은 단일 상태로 구성된 문맥 다음 상태의 다음 조건의 조건부 확률을 예측할 수없는 것으로 보인다. # Load libraries library(RCurl) library(TraMineR) library(PST) # Get data x <- getURL("https://gist.githubusercontent.com/aronlindberg/0822