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我找不到足够的答案来解决我的问题，也许有人可以在这里提供帮助？（我是 R 的初学者）

我做序列分析，状态空间是n = 10，时间空间是t = 168（月）。我为具有 8 个集群的集群解决方案绘制了序列频率图。然而，这个情节并没有真正开放解释，因为单个情节太固定或太小。（见下图）

到目前为止，我执行了以下程序（非常接近 TraMineR-Help-document 中的说明）：

我尝试重新配置边距，但结果始终是相同的图（附加图是使用默认设置完成的）。所以我想，相反，也许我可以在我的 8 集群解决方案中为单个集群绘制序列频率图。（在Stata代码中，我会为单个序列索引图编写类似的东西sqindexplot if cluster8 == 4）但是，我不知道这是如何在R中完成的。如果有人知道如何获得更漂亮的序列频率图，我会非常感谢！谢谢！奥利弗

跟进有关序列图的 y 轴的另一个问题，我正在寻找一种使用 R-package 操作序列图的 x 轴的方法TraMineR。

问题是TraMineR附带了一种简单的方法来调整 x 轴指定xtstep=. 但是，这不能完全控制 x 轴，因为无法独立指定刻度数、刻度标签和刻度的结束/限制。在某些情况下，这可能是一个不错的功能，正如您使用此示例代码或授予以下两个图像所看到的那样：

使用 xtstep=1 的序列索引图

使用 xtstep=12 的序列索引图

我对 R 和 TraMineR 都很陌生，正在寻求帮助。现在我通过“subseqelist”类有一个结果集。我需要将该结果集放入数据框中，以便在 R 中进行进一步操作。但是，当我尝试使用该as.data.frame()函数时，它会抛出错误“无法将类 'subseqelist' 强制转换为 data.frame”。

任何人都可以帮助阐明发生了什么吗？提前谢谢了。

我还是新手TraMineR；因此，对于你们大多数人来说，我的问题可能非常简单。我正在使用我的数据绘制一些序列图，并希望查看带有调查权重和标称权重的结果。我能够将数据导入 R 并按原样使用数据运行序列图，但无法使用权​​重运行它。我已经包含了关于如何创建状态序列对象的语法（非常幼稚）和两个序列图示例。如何编写使用权重的语法？谢谢

数据文件： DISDATAC；调查权重： WTSURVY ; 标称重量： NORMWEIGHTS

我想测量汉明序列相似性，其中替换成本不是基于观察到的序列中的替换率，而是基于不同状态研究区域内的空间自相关（因此状态与 DNA 无关，而是与其他事物有关） ）。

我将我的研究区域划分为相同大小的网格单元（例如 1000m），并测量在相邻单元中观察到相同“状态”的频率（Rook 案例）。因此，权重矩阵表明从状态A到A（在相同状态内移动）比从A到B或B到C或A到的概率要高得多C。这已经表明状态具有很高的空间自相关性。

问题是，如果要测量序列相似性，替换矩阵应该0在对角线上。因此，我想知道是否存在一种从“自相关矩阵”到替换矩阵的转换，其0值沿对角线。通过这种方式，我们希望在我们的序列相似性度量中考虑研究区域中的空间自相关。为了进行分析，我正在使用包TraMineR。

R 中由四种状态（A、B、C、D）组成的序列的示例矩阵： 序列示例：AAAAAABBBBCCCCCCCCCCCCDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDAAAAAAAAA

自相关矩阵：

如何将此矩阵转换为替换矩阵？

我使用 TraMineR 进行了分析，以测量空间使用序列之间的相似性（例如 Rural(R) 与 Urban (U)：序列示例 -> RRRRRUUURRUUU）我的分析中的一个要求是同时比较状态及时，因此我使用了汉明序列相似性。基于相似性矩阵，我创建了一个树状图，给出了各个序列之间的距离，有助于识别顺序空间使用中的“行为相似性”。现在我正在寻找一种方法来计算树的稳健性或可靠性。有人知道如何计算引导树（沿着分支指示引导值）吗？

亲切的问候，

约翰内斯

使用 biofam 数据集

我可以拟合并显示回归树：

然后我可以识别叶子成员：

然而，这就是我感到困惑的地方。我怎么知道哪个叶子编号对应于图中的哪个叶子？该图似乎没有显示它，并且运行print(seqt)似乎也没有给出叶子编号。

我想要实现的是分离出每片叶子中的序列，以便我可以分别在每片叶子上运行描述。我怎样才能做到这一点？

我想为我定义的每个不同状态提取平均时间图的确切值，以进一步分析我的集群。平均时间图不允许我轻松读取这些值。有没有办法提取这些值？

这里有一个示例脚本，它使用 TraMineR 中可用的 mvad 数据集，R 中可用。

在此先感谢，约翰内斯

我正在尝试搜索序列以找到最常见的子字符串（所有事件都相邻的 IE 子序列）。用户指南对他们的子序列搜索工具进行了以下说明：

“子序列的概念是子串概念的扩展，例如在 Elzinga (2008) 中进行了详细描述。虽然序列的子串必然由相邻符号构成，但通过子序列的概念放宽了这一要求。因此如果x=abac，λ（空串），u=b，v=bac和w=bc属于x的子序列集合，而只有λ，u=b和v=bac是x的子串"

有没有办法关闭这种放松，只看子串？这是专门使用seqefsub命令。我在 TraMineR 手册中找不到任何关于此的信息，因此感谢您提供任何帮助！非常感谢，安德鲁

希望快点....

关于seqefsub()操作的输出，请指出输出符号的定义。

更具体地说，例如中的括号

• (A)意味着什么;
• 大于号(A>B)表示什么；
• 中的连字符(A)-(A>B)表示什么。

Section 10优秀的用户指南中有示例，但我可能在某处遗漏了明确的定义声明。

引用指南中的示例，和 justSection 10.2之间的概念区别是什么？(Parent)-(Parent>Left)(Parent>Left)

谢谢，

戴夫

吉尔伯特发表评论后更新....

在试图澄清我在用户指南第 106 页上可能遗漏的内容时，我认为我正在寻找的解释（或至少是确认）与以下框架的内容类似。为可能的笨拙冗长道歉。

这里的上下文是seqefsub()结果出现在控制台中的时间......

(A)这是状态 A 作为第一个状态出现的次数，而不是作为任何后续状态出现的次数。也就是说 - 它计算 A 在第一列中出现的次数。我在这里假设我没有错过另一个配置选项，它首先计算此类型的所有后续状态。如果有请告诉我。

(A>B)这是从 A 到 B 的事件（即状态变化）发生的次数。这个计数是指序列中任何位置的事件。我建议这与上面的状态计数略有不同，假设我没有无意中歪曲事实。我注意到约束可以设置为输出单个或多个出现。

(A)-(A>B)这计算状态 A 作为第一个状态出现的次数，以及 A 到 B 事件在序列中的任何位置发生的位置。这包括紧接在第一状态之后的 A 到 B 事件，并且可以包括在第一状态 A 和事件 A 到 B 之间插入其他状态。

我希望这会有所帮助，并且我希望这是一组正确的陈述（基于比我原来的问题晚的调查）。

吉尔伯特要求示例的评论后的第二次更新....

对于真实数据集...（其中 J 和 I 代替 A 和 B）

然后

给

所以 ....

1) 5 个 J 状态的计数(J)仅适用于第一列/出现，而不适用于任何后续的 J 状态。共有 57 个 J 状态。

2) 5 个 J-state 到 I-state 更改事件(J>I)的计数是总计数（对于此约束选项），无论何时发生。

3) 3 个 J-state 后跟 J-state-to-I-state 子序列(J)-(J>I)的计数是第 7 行（第 1 列和第 2 列）、第 9 行（第 1 列和第 8 列和第 9 列）中的事件计数，以及最后是第 10 行（第 1 列和第 5 列和第 6 列）；最后两种情况在 和 之间具有干预状态和/或(J)事件(J>I)。

回到问题 - 这是正确和预期的行为，以及正确的解释。如果是这样，为什么状态计数与事件/状态变化计数不同？