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我需要帮助在 R 中创建模型/选择正确的分析。

我为一个培训失业人员并最终为他们找到工作的项目工作。但是，我们发现许多参与者在开始后不久就辞职或被解雇（两者都称为否定终止）。我被分配创建一个模型来帮助预测导致这些结果的因素。

由于变量的数量和种类，该模型必须相当复杂。理想情况下，它将考虑：

DVs - 终止类型（分类） - 使用时间（间隔）

IVs - 障碍（可能是 3 个二进制分类变量） - 完成的培训次数（间隔） - 完成的分配培训百分比（间隔） - 年龄（间隔） - 性别（二进制分类） - 种族/民族（分类）

我研究了各种分析方法（特别是回归），但还没有找到一种可以处理我需要涵盖的变量多样性方面的所有基础。我在 R 中工作，因此我将不胜感激任何提及相关包或代码的回复。

非常感谢！

有一个具有 4 个水平的有序分类变量，我们将其视为具有 3 个附加指示变量的因子，并得出结论只有一个是显着的，并希望将这个单个显着变量重新分配给原始变量，使其成为执行 PCA 的定量变量

我正在使用 C# 编写一个交易系统。我的大部分逻辑是如果某些条件同时发生，则输入买入。

但在某些情况下，我需要一个排除逻辑：如果某些情况同时发生，则不购买。

我试图设置一个名为Falling1 = true;并设置的变量，Falling1=false;而同时出现不买条件。

然后在我需要的购买逻辑中Falling1=true;。

问题是系统似乎无法识别&& (Falling1=true)// 01-crossabovelower，我猜我的代码中存在一些结构问题。

我正在尝试创建将日期视为值的 X 轴，以便刻度不规则，这是我的图表选项：

实际上，类型为“时间”的 xAxes 将日期视为连续定量变量（也尝试 ticks.source='data' 无效）安慰我这个错误：此方法未实现谢谢！

我的目标是对一些指令集架构进行比较研究。
对于每种指令集架构，我如何才能找到最常用的指令？

这是我正在考虑的步骤：

• 查找所选域的常见 ISA
• 查找每个此类 ISA 的流行程序
• 反汇编程序指令（.code）（哪个工具？）
• 收集指令格式、操作码、类型的统计信息。（哪个工具？）

这是关于 x86 机器码统计的很好的研究： https ://www.strchr.com/x86_machine_code_statistics

我尝试过以下命令进行反汇编，但似乎无法正确反汇编。反汇编代码显示了一些das指令，这些指令不应该出现在实际代码中。

我拥有一个包含 3 个测试标记的数据集。第一个测试是在实验之前完成的。第二个和第三个都做了之后的实验。我想说自从这个实验以来，学生的分数一直在以图形的方式提高。我为此选择了一个箱线图。使用它我会说每个测试中的最大值和最小值以及它们在实验后的改进。这是一个好方法吗？

我正在尝试模拟假设的股票收益。这是使用以下方法完成的：

我现在有兴趣重复这个模拟 250 次，并找到 250 个数据帧中的每一个的均值和方差，这必须用 ggplot 写出来。

我做了这个循环，但它似乎不起作用：

嗨，我正在尝试使用 R 中的 quantmod 包从 yahoo Finance 下载多支股票的数据。我的方法是使用 getSymbols 函数创建一个函数，并使用 lapply 将其应用于股票代码向量。下面是我的代码

运行最后一步并没有给我数据，只是一个列表，其中所有代码都存储为字符。如果有人能告诉我我的代码哪里出错了，我将不胜感激。干杯

我想检查双向方差分析的方差假设的同质性。为此，我想在 car 包中使用函数 leveneTest() 。但是，它给了我错误：

通过搜索错误，我发现解释变量的顺序很重要，该函数期望右侧是因子。我试过了，但没有用。

我还测试了一个具有相同任务的教程：

my_data <- ToothGrowth

leveneTest(len ~ supp*dose, data = my_data)

它给了我同样的错误，它应该给出结果：

有人会遇到同样的错误吗？除了将数值变量转换为阶乘变量之外，还有其他解决方案吗？

非常感谢您的帮助！

I'm level -1000 in statistics and I need an expert help

in my project, I have data set with 3 variables one categorical and 2 are quantitative and I'm supposed to Conduct a bivariate analysis with the purpose to understand the factors that may contribute to the identification of the categorical variable in the considered data set.

the question is can I use simple or multiaple regression ? if the answer is yes, can you show me how to do it? and if it's no, what should I use instead? and how to interpret?