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Tengo un conjunto de datos minoristas que consiste en números de teléfono móvil sin procesar. Tengo datos como estos Número de teléfono 03451000000 03451000001 03451010101 03451111111 03459999999 03459090909 Ahora hay una alta probabilidad de que los números de teléfono anteriores hayan sido ingresados falsamente por el cajero. El número genuino . . . Read more
Estoy trabajando en el lenguaje de programación R. Supongamos que tengo los siguientes datos: > head(my_data) survey_1_var_1 survey_1_var_2 survey_1_var_3 survey_2_var_4 survey_2_var_5 survey_2_var_6 survey_3_var_7 survey_3_var_8 survey_3_var_9 g 1 15.22394 0.000000 16.657620 0.000000 6.646745 9.146625 0.00000 0.00000 0.0000000 C 2 0.00000 21.144729 0.000000 0.000000 13.974305 0.000000 10.83326 0.00000 11.0154182 A 3 28.21113 . . . Read more
Estoy trabajando con el lenguaje de programación R. Supongamos que tengo los siguientes datos: var1 <- rnorm(100,10,1) var2 <- rnorm(100,10,10) var3 <- sample( LETTERS[1:2], 100, replace=TRUE, prob=c(0.5, 0.5) ) var4 <- sample( LETTERS[1:4], 100, replace=TRUE, prob=c(0.5, 0.25, 0.25, 0.25) ) var5 <- sample( LETTERS[1:3], 100, replace=TRUE, prob=c(0.5, 0.25, 0.25) ) . . . Read more
Tengo un marco de datos en el que he regresado una serie de conjuntos de datos, luego he tomado subconjuntos de esos conjuntos de datos y he vuelto a regresarlos. Esto ha resultado en un marco de datos con columnas que muestran la pendiente, la intersección y el error estándar . . . Read more
Estoy trabajando con el lenguaje de programación R. Supongamos que tengo el siguiente data frame: a = rnorm(100,10,1) b = rnorm(100,10,5) c = rnorm(100,10,10) my_data = data.frame(a,b,c) head(my_data) a b c 1 9.623328 10.560865 18.520644 2 7.805709 14.550575 1.144607 3 9.290704 16.597876 26.662429 4 8.828285 10.229534 -8.228798 5 9.454419 5.059026 . . . Read more