Разное

Formula r: Attention Required! | Cloudflare

Масло Q8Oils Серия: Formula R Long Life, Вязкость (SAE): 5W-30, цены, характеристики, фото

Артикул:

Состав: Синтетическое [ПАО]

Вязкость (SAE): 5W-30

Спецификации OEM (Заявленные): Renault RN 0720

Объём (л): 4

Предназначение: Для дизельных двигателей, Для бензиновых двигателей


Температура застывания (PP):
-33
Индекс вязкости (VI): 167
Производитель: Kuwait Petroleum Corporation ( مؤسسة البترول الكويتية‎)
Температура вспышки (FP): 203
Сезонность: Всесезонное
Тип
:
Моторное
Серия: Formula R Long Life
ACEA: C4
Количество (без уп/в уп/в коробке/на паллете): 1
Страна: Кувейт

Дата, пользователь Комментарий

Моторное масло для легковых автомобилей Q8 Formula R Long Life 5W-30

Моторное масло для легковых автомобилей Q8 Formula R Long Life 5W-30 - 4 литра

Данный высококачественный продукт синтетического состава, имеющий низкий показатель зольности, специально разработан для двигателей марки Renault стандарта Евро 5, оборудованных сажевыми фильтрами DPF, которым требуется использование масел, относящихся к классу LowSAPS. Большое достоинство масла Q8 FORMULA R LONG LIFE SAE 5W-30 состоит в его интервале замены, расширенном до 30 тысяч километров.

Формула, заложенная в масло, является причиной его способности являться эффективной защитой двигателей от износа, чем значительно продлевается срок их эксплуатации. Продукт надежно защищает агрегаты от возникновения на них любых признаков коррозии.

Являясь всесезонным, масло может полноценно сохранять заложенные в него качества и достоинства даже в зимний период, поскольку его застывание происходит лишь при температуре -33°С.
Спецификации

    RN 0720
    ACEA C4
    ACEA A5/B5

Описание

  • Положительные качества: Снижает расход топлива. ? Низкий уровень сульфатной зольности фосфора и серы уменьшает засорение фильтров твердых частиц, выделяющихся с выхлопными газами, и защищает каталитические нейтрализаторы отработавших газов. ? Обеспечивает защиту элементов двигателя от износа и увеличивает его срок службы.
  • Отрицательные качества: нет
  • Нейтральные качества: ? Поддерживает чистоту двигателя.
  • Заключение: моторное масло для двигателей легковых и коммерческих автомобилей Renault, требующих применения масла с низким содержанием сульфатной зольности, фосфора и серы. Специально разработано для дизельных двигателей Renault, отвечающих требованиям стандарта Евро V, оснащенных фильтрами для твердых частиц (DPF), и требующих применения масла согласно спецификации RN 0720. Только для двигателей стандарта Евро V, требующих применения масла с низким содержанием сульфатной зольности, фосфора и серы (низким SAPS).

Для получения подробной информации о характеристиках товаров, их наличии и стоимости связывайтесь с менеджерами компании.

Mobil Super 3000 Formula R 5W-30

Особенности и преимущества

• Способствует сохранению эффективности систем снижения вредных выбросов из выхлопных систем автомобилей как с дизельными, так и с бензиновыми двигателями.

• Способствует длительной работе при повышенной температуре без окислительного загущения и разложения масла.

• Обладает эффективной текучестью при низких температурах, способствуя легкому запуску в зимних условиях и быстрой циркуляции масла в двигателе.

• Пригодно для применения в легковых, малотоннажных грузовых автомобилях и микроавтобусах, как с дизельными, так и с бензиновыми двигателями.

 

Применение

ExxonMobil рекомендует применять Mobil Super 3000 Formula R 5W-30 в тяжелых условиях эксплуатации автомобильной техники:

 

     • Легковые автомобили Renault, малотоннажные грузовые автомобили и микроавтобусы, в которых необходимо применять масла RN0720

     • Легковые, малотоннажные грузовые автомобили и микроавтобусы, в которых необходимо применять масла, соответствующие требованиям ACEA C4 на совместимость с GPF или DPF

     • Бензиновые и дизельные двигатели с дизельными сажевыми фильтрами (DPF) и каталитическими конвертерами

     • Условия эксплуатации - От нормальных до периодически тяжелых (включая условия движения по городу)

 

Всегда сверяйтесь с руководством по эксплуатации своего автомобиля для правильного выбора масла по его свойствам и классу вязкости.

 

Спецификации и одобрения

Продукция имеет следующие одобрения:

RENAULT RN0720

MB-Approval 226.51

 

Данная продукция рекомендуется для применения там, где требуются:

FIAT 9.55535-S4

 

Продукция превосходит следующие требования или соответствует им:

ACEA C4

 

Свойства и характеристики

Свойство

 

Класс

SAE 5W-30

Кинематическая вязкость при 40°C, мм2/с, ASTM D445

68

Кинематическая вязкость при 100°C, мм2/с, ASTM D445

11,7

Зольность сульфатная, % вес. , ASTM D874

0,5

Содержание фосфора, % вес., ASTM D4951

0,05

Температура вспышки в открытом тигле Кливленда, °C, ASTM D 92

200

Плотность при 15°C, г/мл, ASTM D1298

0,85

Температура застывания,°C, ASTM D97

-39

 

Охрана труда и техника безопасности

Рекомендации по охране труда и технике безопасности для данного продукта приведены в «Бюллетене данных по безопасности», который размещен по адресу http://www.msds.exxonmobil.com/psims/psims. aspx

Q8 Formula R Long Life SAE 5W-30

  1. Каталог
  2. Моторные масла для легковых автомобилей
  3. Q8 Formula R Long Life SAE 5W-30

Описание

•Высококачественное синтетическое моторное масло с низким уровнем зольности (LowSAPS), разработанное для самых современных двигателей Renault Euro V, оснащенных сажевым и фильтрами DPF

Применение

•Моторное масло для двигателей легковых и коммерческих автомобилей Renault, требующих использования масел класса LowSAPS

•Расширенные до 30000 км интервалы замены масла

•Специально разработано для двигателей Renault, отвечающих требованиям стандарта Euro V,оборудованных сажевыми фильтрами DPF,требующими применения масла по спецификациям RN 0720

•Только для двигателей, отвечающих нормам Euro V, и требующих масел класса LowSAPS

Спецификации

•RN 0720

•ACEA C4

•ACEA A5/B5-04

Преимущества

•Снижает расход топлива

•Формула LowSAPS, защищает систему доочистки выхлопных газов

•Отличная защита элементов двигателя от износа, продлевает срок службы

Стандартные показатели

Метод

Единицы

Данные испытаний

Класс вязкости по SAE

-

-

SAE 5W-30

Плотность, 15 °C

D 1298

kg/m³

852

Кинематическая вязкость, 40 °C

D 445

mm²/s

67. 3

Кинематическая вязкость, 100 °C

D 445

mm²/s

11.5

Индекс вязкости

D 2270

-

167

Температура застывания

D 97

°C

-33

Температура вспышки

D 92

°C

203

Вязкость, -30 °C

D 5293

mPa.s

>=3.5

r - Формула R: заключить все переменные в преобразование

У меня есть формула с произвольным количеством переменных в левой и правой частях:

a + b * c ~ d + e

Эта формула может включать в себя различные операторы, например + или *. \\w+$", x) для проверки имен, содержащих только символы слова.

library(rrapply)
fo <- a + b * c ~ d + e

is.word <- function(x) make.names(x) == x
insert.Factor <- function(x) substitute(Factor(x), list(x = x))

rrapply(fo, is.word, insert.Factor)
## Factor(a) + Factor(b) * Factor(c) ~ Factor(d) + Factor(e)

Если бы у нас были такие формулы, как

fo2 <- a + b * c ~ I(d) + e

И мы хотим, чтобы I (Фактор (d)), а не Фактор (I) (Фактор (d)), затем использовали это для is.word:

is.word <- function(x) make.names(x) == x && format(x) %in% all.vars(fo2)

2) gsub Преобразовать в символьную строку, выполнить замену и преобразовать обратно. Вход fo определен выше.

formula(gsub("(\\w+)", "Factor(\\1)", format(fo)), environment(fo))
## Factor(a) + Factor(b) * Factor(c) ~ Factor(d) + Factor(e)

3) Преобразование фрейма данных . Если эти переменные будут получены из DF фрейма данных, мы можем преобразовать его столбцы и оставить формулу как есть.

DF[] <- lapply(DF, Factor)

5

G. Grothendieck 7 Май 2021 в 14:22

Вот способ обновить формулу с помощью рекурсивной функции:

update_formula <- function(x){
    if(length(x) == 3){
        x[[2]] <- update_formula(x[[2]])
        x[[3]] <- update_formula(x[[3]])
        return(x)
    }else{
        return(substitute(Factor(var), list(var = x)))
    }
}

f <- a + b * c ~ d + e
update_formula(f)
# Factor(a) + Factor(b) * Factor(c) ~ Factor(d) + Factor(e)

Основная идея состоит в том, что каждому бинарному оператору соответствует список длиной 3. Например:

> as.list(f)
[[1]]
`~`

[[2]]
a + b * c

[[3]]
d + e

> as. list(f[[2]])
[[1]]
`+`

[[2]]
a

[[3]]
b * c

> as.list(f[[3]])
[[1]]
`+`

[[2]]
d

[[3]]
e

Поэтому мы обновляем второй и третий компоненты каждый раз, когда сталкиваемся с бинарным оператором.

Чтобы применить произвольное преобразование:

update_formula2 <- function(x, trans){
    if(length(x) == 3){
        x[[2]] <- update_formula2(x[[2]], trans)
        x[[3]] <- update_formula2(x[[3]], trans)
        return(x)
    }else{
        return(substitute(fun(var), list(fun = trans, var = x)))
    }
}

f <- a + b * c ~ d + e
update_formula2(f, quote(Factor))
# Factor(a) + Factor(b) * Factor(c) ~ Factor(d) + Factor(e)
update_formula2(f, quote(log))
# log(a) + log(b) * log(c) ~ log(d) + log(e)

2

mt1022 7 Май 2021 в 12:53

В Абакане прошли онлайн-соревнования по робототехнике «Formula R-2020»

В Центре детского творчества прошли ежегодные открытые онлайн-соревнования по образовательной робототехнике «Formula R-2020».

Методист  Центра Татьяна Романова отметила:

Главная задумка мероприятия – это активизация творческой деятельности учащихся в сфере IT-технологий, популяризация и пропаганда знаний по программированию и робототехнике.

В соревнованиях приняли участие ребята из Центра детского творчества, школ Абакана и Аскиза.

Соревнования проходили в режиме онлайн-трансляции на платформе Zoom. Всем участникам необходимо было подготовить к соревнованию поле, робота и оборудование для участия в соревновательных заездах. Сконструированный робот должен был автономно пройти трассу по траектории, нарисованной на поле, от старта до финиша. Соревновательные заезды в 2020 году делились на три категории: гонки на трассе (Formula R), прохождение заданной траектории (RoboRally),гонки самодельных роботов и конструкторов (RoboMaster).

Во время соревнований участники в онлайн-режиме продемонстрировали возможности своего робота. Часть юных робототехников, в распоряжении которых имелось поле с размеченной трассой (траекторией движения), участвовали в соревновательных заездах непосредственно в онлайн-режиме. Другие же в режиме демонстрации экрана представляли заранее отснятое видео своих заездов с соблюдением всех правил и условий соревнований. На трассе фиксировалось время одного круга, учитывался лучший результат по времени с онлайн-заезда или заранее сделанного видео.

В связи с тем, что мероприятие проходило в онлайн режиме, было организовано еще одно испытание – гонки в программе «Трик-студия». Ребята самостоятельно овладели компьютерной программой и в режиме реального времени показали навыки конструирования и управления робототехникой.

Практически все участники показали лучшие результаты на отдельных участках соревнований. Обучающиеся ЦДТ и Лицея им. Н. Г. Булакина стали лучшими в номинации «Гонки на трассе», учащиеся Аскиза заняли призовые места в гонках в программе «Трик-студия».

Информация предоставлена отделом по связям с общественностью и СМИ Администрации г. Абакана

R - квадратная формула | Калькулятор (шаблон Excel)

R - Квадратная формула (Содержание)

  • R - квадрат формулы
  • Примеры R - квадратная формула (с шаблоном Excel)
  • R - Квадратный калькулятор

R - квадрат формулы

Формула R-квадрата также известна как коэффициент детерминации, это статистическая мера, которая определяет корреляцию между эффективностью инвестора и доходностью или характеристикой контрольного индекса. Это в основном показывает, в какой степени производительность акций или портфелей может быть отнесена к конкретному контрольному индексу. Эта формула немного отличается от корреляции переменной, потому что формула корреляции показывает взаимосвязь между зависимой и независимой переменной, тогда как, с другой стороны, формула R-квадрата показывает, в какой степени дисперсия одной переменной объясняет дисперсию второй переменной,

Формула для R - Squared имеет вид:

R – Squared = 1 – (Sum of First Errors / Sum of Second Errors)

Примеры R - квадратная формула (с шаблоном Excel)

Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять расчет R - Squared.

Вы можете скачать этот шаблон формулы R - Squared здесь - R - Шаблон формулы Squared
Пример № 1

Рассмотрим следующую информацию и вычислим R Squared.

Квадрат ошибки X будет рассчитан как:

Результат будет таким, как указано ниже.

Квадрат ошибки X для всех данных, как указано ниже.

Аналогично, мы должны рассчитать квадрат ошибки Y для всех данных.

R - Squared рассчитывается по формуле, приведенной ниже

R - Squared = 1 - (сумма первых ошибок / сумма вторых ошибок)

Здесь сначала мы возвели в квадрат ошибку следующих пунктов и сделали суммирование вышеупомянутых проблем. После этого сумма первой ошибки делится на сумму второй ошибки и вычитается в 1.

R-квадрат находится в диапазоне от 0 до 1. R-квадрат от 1 или 100% означает, что все движения в индексе полностью объясняются движениями в эталонном индексе.

Пример № 2

Рассмотрим следующую информацию и вычислим R Squared.

Квадрат ошибки X будет рассчитан как:

Результат будет таким, как указано ниже.

Квадрат ошибки X для всех данных, приведенных ниже.

Аналогично, мы должны рассчитать Squared ошибки Y для всех данных.

R - Squared рассчитывается по формуле, приведенной ниже

R - Squared = 1 - (сумма первых ошибок / сумма вторых ошибок)

Пример № 3

Рассмотрим следующую информацию и вычислим R Squared.

Квадрат ошибки X будет рассчитываться как:

Результат будет таким, как указано ниже.

Квадрат ошибки X для всех данных, приведенных ниже.

Аналогично, мы должны рассчитать Squared ошибки Y для всех данных.

R - Squared рассчитывается по формуле, приведенной ниже

R - Squared = 1 - (сумма первых ошибок / сумма вторых ошибок)

Актуальность и использование

  • Эта формула широко используется управляющими портфелями и управляющими фондами как показатель, который показывает, как движения средств соотносятся с эталонным индексом
  • Эта формула также используется в индустрии фондового рынка, которая сообщает брокеру или инвестору, насколько хорошо акции соотносятся с общим движением рынка.
  • Эта формула имеет свои ограничения, так как она не может судить, являются ли оценки коэффициентов и прогнозы смещенными или нет, следовательно, вам просто нужно оценить остаточные графики.
  • Если R - Squared не служит хорошей моделью сравнения для сравнения качества двух переменных, то скорректированный R - Squared используется большую часть времени для выполнения множественных линейных регрессий.
  • Низкое или высокое R - квадратное число не всегда может быть хорошим или плохим, поскольку оно не говорит пользователю о надежности модели.
  • Если пользователь имеет низкое значение R-квадрата, но независимые переменные являются статистически значимыми, пользователь все равно может сделать важные выводы о взаимосвязях между переменными.

R - Квадратный калькулятор

Вы можете использовать следующий R - Squared Calculator

Сумма первых ошибок
Сумма вторых ошибок
R - квадрат формулы

R - квадрат формулы = 1 - (сумма первых ошибок / сумма вторых ошибок)
знак равно 1 - (0/0) = 0

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к R - Squared Formula. Здесь мы обсудим, как рассчитать R - Squared вместе с практическими примерами. Мы также предоставляем калькулятор R - Squared с загружаемым шаблоном Excel. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Руководство по ожидаемой формуле возврата
  2. Как рассчитать коэффициент ПЭГ?
  3. Примеры формулы соотношения платежеспособности
  4. Калькулятор формулы кредитного плеча
Функция формулы

- RDocumentation

Модели подходят, например, для функций lm и glm указаны в компактной символической форме. Оператор ~ является базовым при формировании таких моделей. Выражение вида y ~ модель интерпретируется в качестве спецификации, что моделируется ответ y с помощью линейного предиктора, символически заданного моделью . Такая модель состоит из ряда терминов, разделенных операторами + .2 идентично (a + b + c) * (a + b + c) , которое, в свою очередь, расширяется до формулы, содержащей основные эффекты для a , b и c вместе с их взаимодействиями второго порядка. 2 - a: b идентично a + b + c + b: c + a: c .Его также можно использовать для удаления член перехвата: при подборе линейной модели y ~ x - 1 указывает линия, проходящая через начало координат. Модель без перехвата также может быть задано как y ~ x + 0 или y ~ 0 + x .

В то время как формулы обычно включают только переменную и множитель имена, они также могут включать арифметические выражения. Формула log (y) ~ a + log (x) вполне допустима. Когда такие арифметические выражения включают операторы, которые также используются символически в модельных формулах может возникнуть путаница между использование арифметических и символьных операторов.

Чтобы избежать этой путаницы, функция I () можно использовать для брекетинга этих частей модели формула, в которой операторы используются в своих арифметический смысл. Например, в формуле y ~ a + I (b + c) , член b + c должен быть интерпретируется как сумма b и c .

Имена переменных могут заключаться в кавычки `как это` в формулы, хотя нет гарантии, что весь код, использующий формулы примет такие несинтаксические имена.

Большинство функций подгонки моделей принимают формулы с правой частью включая функцию смещение для обозначения членов с фиксированный коэффициент, равный единице. Некоторые функции принимают другие «Специальные», такие как страта или кластер (см. спец. аргумент из терминов. Формула) .

Есть две особые интерпретации . в формуле. В обычный - в контексте аргумента модели data подходящие функции и означает «все столбцы, иначе в формула »: см. терминов.формула . В контексте update.formula , только , значит "что было ранее в этой части формулы ».

Когда формула вызывается для объекта подогнанной модели, либо используется конкретный метод (например, для класса "nls" ) или метод по умолчанию. По умолчанию сначала ищется "формула" компонент объекта (и оценивает его), то «терминов» компонент, затем формула Параметр вызова (и оценивает его значение) и, наконец, атрибут "формула" .

Для фреймов данных существует метод формулы . Когда есть "термины" атрибута с формулой, например, для model.frame () , возвращается эта формула. Если вы хотите предыдущее (R \ (\ le \) 3.5.x) поведение, используйте вспомогательный DF2formula () , который не учитывает "условия" атрибута . В противном случае, если Здесь есть только один столбец образует правую часть с пустой левой. Для большего количества столбцов первый столбец - это левая часть формулы, а остальные столбцы разделены + образуют правую часть.

R Language - Основы формулы

Пример

Статистические функции в R широко используют так называемую нотацию формулы Уилкинсона-Роджерса 1 .

При запуске функций модели, таких как лм для линейной регрессии, им нужна формула . Эта формула определяет, какие коэффициенты регрессии должны быть оценены.

  my_formula1 <- формула (миль на галлон ~ вес)
класс (my_formula1)
# дает "формулу"

mod1 <- lm (my_formula1, данные = mtcars)
coef (mod1)
# дает (Перехват) wt
№37.285126 -5,344472
  

В левой части ~ (LHS) указывается зависимая переменная, а в правой части (RHS) - независимые переменные. Технически приведенный выше вызов формулы является избыточным, поскольку оператор тильды является инфиксной функцией, которая возвращает объект с классом формулы:

  форма <- миль на галлон ~ вес
класс (форма)
# [1] "формула"
  

Преимущество функции формулы по сравнению с ~ состоит в том, что она также позволяет указать среду для оценки:

  form_mt <- формула (mpg ~ wt, env = mtcars)
  

В этом случае выходные данные показывают, что оценен коэффициент регрессии для wt , а также (по умолчанию) параметр перехвата. Перехват может быть исключен / принудительно равен 0 путем включения 0 или -1 в формулу :

  coef (лм (миль на галлон ~ 0 + вес, данные = mtcars))
коэф (лм (миль на галлон ~ вес -1, данные = mtcars))
  

Взаимодействия между переменными a и b можно добавить, включив a: b в формулу :

  коэф (пог.м (миль на галлон ~ вес: vs, данные = mtcars))
  

Поскольку (со статистической точки зрения) обычно рекомендуется не иметь взаимодействий в модели без основных эффектов, наивным подходом было бы расширить формулу до a + b + a: b .Это работает, но можно упростить, написав a * b , где оператор * указывает пересечение факторов (когда между двумя столбцами факторов) или умножение, когда один или оба столбца являются «числовыми»:

  коэф (пог.м (миль на галлон ~ вес * vs, данные = mtcars))
  

Использование нотации * расширяет термин, чтобы включить все эффекты более низкого порядка, например:

  коэф (пог. м (миль на галлон ~ вес * vs * л.с., данные = mtcars))
  

даст, помимо точки пересечения, 7 коэффициентов регрессии.2, данные = mtcars))

Эти две спецификации формул должны создать одну и ту же матрицу модели.

Наконец, . - это сокращение для использования всех доступных переменных в качестве основных эффектов. В этом случае аргумент data используется для получения доступных переменных (которых нет в LHS). Следовательно:

  коэф (пог.м (миль на галлон ~., Данные = mtcars))
  

дает коэффициенты для пересечения и 10 независимых переменных. Эта нотация часто используется в пакетах машинного обучения, где нужно использовать все переменные для прогнозирования или классификации.Обратите внимание, что значение . зависит от контекста (другое значение см., Например, ? Update.formula ).

  1. Г. Н. Уилкинсон и К. Э. Роджерс. Журнал Королевского статистического общества. Серия C (Прикладная статистика) Vol. 22, No. 3 (1973), pp. 392-399



Управление формулой R - Аналитика данных

Формула () является неотъемлемой частью языка R.Вы используете формулу , чтобы указать отношения между переменными для таких задач, как графика и анализ (например, линейное моделирование). Манипулирование формулой R - полезный навык.

Когда вы создали какую-то модель анализа в R, вы укажете переменные в какой-то формуле . R «распознает» формулу объектов, которые имеют свой собственный класс «формула» . Если, например, вы использовали команду lm () для создания результата регрессии, вы сможете извлечь формулу из результата.

  mod <- lm (Фертильность ~., Данные = швейцария)
формула (мод)
  
  Фертильность ~ сельское хозяйство + экзамен + образование + католицизм + младенческая смертность
  

Может быть полезно иметь возможность извлекать компоненты формулы модели. Например, вы можете захотеть изучить, как значение R 2 изменяется при добавлении переменных в модель.

Извлечь переменные-предикторы

Для доступа к частям формулы вам потребуется команда terms () :

  термина (формула (мод))
  

Результат содержит различные компоненты; вам нужен термин .этикетки .

  attr (термины (формула (мод)), что = "term.labels")
  
  [1] "Сельское хозяйство" "Экзамен" "Образование" "Католическое"
[5] «Младенческая смертность»
  

Теперь у вас есть переменные, то есть переменные-предикторы из формулы. Следующим шагом будет получение переменной ответа.

Извлечь переменную ответа

Переменную ответа можно увидеть с помощью команды terms () и компонента переменных, например:

  attr (термины (формула (мод)), что = "переменные")
  
  список (фертильность, сельское хозяйство, экзамен, образование, католицизм, младенцы. Смертность)
  

Результат выглядит немного странно, но по сути это список, а второй компонент - это ответ.

  vv <- attr (условия (формула (mod)), что = "переменные")
rr <- as.character (vv [[2]]) # Имя переменной ответа
rr
  
  [1] «Плодородие»
  

Теперь у вас есть переменная ответа и предыдущие предикторы, которые можно использовать для «построения» формулы.

Построение формулы

В самом основном смысле формула - это просто строка символов, которая «соответствует» синтаксису формулы: например, y ~ x + z .Вы можете построить формулу с помощью команды paste () , объединив ответ, символы ~ и желаемые предикторы (сами они разделены символами + ).

В следующем примере используется набор данных swiss , который встроен в базу R.

  mod <- lm (Фертильность ~., Данные = швейцария)

# Получить (предиктор) переменные
vars <- attr (terms (formula (mod)), which = "term. labels")

# Получите ответ
vv <- attr (условия (формула (mod)), что = "переменные")
rr <- как.character (vv [[2]]) # Имя переменной ответа

# Теперь предикторы
pp <- paste (vars, collapse = "+") # Все
pp <- paste (vars [1], collapse = "+") # 1-й
pp <- paste (vars [1: 3], collapse = "+") # 1,2,3

# Создайте формулу
fml <- paste (rr, "~", pp)
fml
  
  [1] «Фертильность ~ сельское хозяйство + экзамен + образование + католицизм + младенческая смертность»
  

Если у вас есть формула как объект символов , вы можете использовать ее вместо обычной формулы в командах.

Использование «построенной» формулы

Символьная строка, представляющая формулу , может использоваться точно так же, как и «обычная» формула:

  лм (fml, data = swiss)
  
  Звоните:
lm (формула = fml, данные = швейцарский)

Коэффициенты:
     (Перехват) Экзамен по сельскому хозяйству
         66,9152 -0,1721 -0,2580 -0,8709
        Католический младенец.  Смертность
          0.1041 1.0770
  

Одно из применений для построения формулы - тестирование модели. Например, вы создаете свою регрессионную модель, содержащую пять предикторов, но, возможно, действительно необходимы только первые три. Вы можете перестроить формулу построчно и, например, извлечь значение 2 рэнд. Это покажет вам, как объясненная дисперсия изменяется по мере добавления дополнительных переменных.

См. Другие статьи на наших страницах "Советы и рекомендации".

Формула

: Модельные формулы

Описание Применение Аргументы Подробности Значение Среды Примечание Рекомендации Смотрите также Примеры

Общая функция , формула и ее конкретные методы обеспечивают способ извлечения формул, которые были включены в другие объекты.

as. Формула практически идентична, дополнительно сохраняя атрибуты, когда объект уже наследуется от «формула» .

 (х,)
(х, env = ())
(объект, env = ())

## Метод S3 для класса "формула"
(x, showEnv =! (e,),)
 
х, объект

Объект R , для DF2formula () a data.frame .

...

дополнительных аргумента, переданных другим методам или от них.

env

среда, которую нужно связать с результатом, если нет уже формула.

показатьEnv

логическое указание, следует ли печатать среду также.

Модели подходят, например, к функциям lm и glm указаны в компактной символической форме. Оператор ~ является базовым при формировании таких моделей. Выражение вида y ~ модель интерпретируется в качестве спецификации, что моделируется ответ y с помощью линейного предиктора, символически заданного моделью . Такая модель состоит из ряда терминов, разделенных операторами + . Сами термины состоят из переменной и факторной имена, разделенные операторами : . Такой термин трактуется как взаимодействие все переменные и факторы, фигурирующие в термине.2 - a: b идентичен a + b + c + b: c + a: c . Его также можно использовать для удаления член перехвата: при подборе линейной модели y ~ x - 1 указывает линия, проходящая через начало координат. Модель без перехвата также может быть задано как y ~ x + 0 или y ~ 0 + x .

В то время как формулы обычно включают только переменную и множитель имена, они также могут включать арифметические выражения. Формула log (y) ~ a + log (x) вполне допустима. Когда такие арифметические выражения включают операторы, которые также используются символически в модельных формулах может возникнуть путаница между использование арифметических и символьных операторов.

Чтобы избежать этой путаницы, функция I () можно использовать для брекетинга этих частей модели формула, в которой операторы используются в своих арифметический смысл. Например, в формуле y ~ a + I (b + c) , член b + c должен быть интерпретируется как сумма b и c .

Имена переменных могут заключаться в кавычки `как это` в формулы, хотя нет гарантии, что весь код, использующий формулы примет такие несинтаксические имена.

Большинство функций подгонки моделей принимают формулы с правой частью включая функцию смещение для обозначения членов с фиксированный коэффициент, равный единице. Некоторые функции принимают другие «Специальные», такие как страта или кластер (см. спец. аргумент из терминов. Формула) .

Есть две особые интерпретации . в формуле. В обычный - в контексте аргумента модели data подходящие функции и означает «все столбцы, иначе в формула »: см. терминов.формула . В контексте update.formula , только , значит "что было ранее в этой части формулы ».

Когда формула вызывается для объекта подогнанной модели, либо используется конкретный метод (например, для класса "nls" ) или метод по умолчанию. По умолчанию сначала ищется "формула" компонент объекта (и оценивает его), то «терминов» компонент, затем формула Параметр вызова (и оценивает его значение) и, наконец, атрибут "формула" .

Для фреймов данных существует метод формулы . Когда есть "термины" атрибута с формулой, например, для model.frame () , возвращается эта формула. Если вы хотите предыдущее ( R <= 3.5.x) поведение, используйте вспомогательный DF2formula () , который не учитывает "условия" атрибута . В противном случае, если Здесь есть только один столбец образует правую часть с пустой левой. Для большего количества столбцов первый столбец - это левая часть формулы, а остальные столбцы разделены + образуют правую часть.

Все вышеперечисленные функции создают объект класса "формула" который содержит символьную формулу модели.

Объект формулы имеет связанную среду и эта среда (а не родительская среда) используется model.frame для оценки переменных которые не найдены в предоставленном аргументе data .

Формулы, созданные с помощью оператора ~ , используют среда, в которой они были созданы. Формулы, созданные с помощью как.формула будет использовать аргумент env для своих среда.

В версиях R до 3.6.0, символа x длины более одной были проанализированы как отдельные строки кода R и первого По возможности полное выражение преобразовывалось в формулу. Этот молча обрезает такие векторы символов неэффективно и до некоторых степень непоследовательности, поскольку это поведение не было задокументировано. За это причина, такое использование устарело.Если вы должны работать через характер x , используйте строку, то есть вектор символов длины один.

Например, eval (call ("~", quote (foo + bar))) был порядком величины более эффективным чем формула (c ("~", "foo + bar")) .

Далее, символьные «выражения», требующие eval () для возврата формулы устарели.

Чемберс, Дж. М. и Хасти, Т. Дж. (1992) Статистические модели. Глава 2 из Статистические модели в S редакторы J.М. Чемберс и Т. Дж. Хасти, Wadsworth & Brooks / Cole. 3)

Проблема здесь в том, как интерпретируются формулы.2) вернет вектор значений, возведенных во вторую степень.

~ следует рассматривать как выражение «распределяется как» или «зависит от» в функциях регрессии. ~ - это самостоятельная инфиксная функция. Вы можете видеть, что LHS ~ RHS - это почти сокращение для формулы (LHS, RHS) , набрав это на консоли:

  '~' (левый, правый)
#LHS ~ RHS

класс (`~` (LHS, RHS))
# [1] "формула"

идентичный (`~` (LHS, RHS), as.формула ("LHS ~ RHS"))
# [1] TRUE # нельзя использовать `формулу`, так как она интерпретирует свой первый аргумент
  

В функциях регрессии член ошибки в описании модели будет в той форме, которую функция регрессии предполагает или специально вызывается в параметрах для семейства . Среднее значение для базового уровня обычно обозначается (Перехват) . Контекст и аргументы функции могут также дополнительно определять функцию связи, такую ​​как log () или logit () из значения семейства , и также возможно иметь неканоническую комбинацию семейства / ссылки.

Символ «+» в формуле на самом деле не является добавлением двух переменных, но обычно является неявным запросом на вычисление коэффициента (ов) регрессии для этой переменной в контексте остальных переменных, которые находятся в правой части формулы. Функции регрессии используют `model.matrix ', и эта функция распознает присутствие факторов или векторов символов в формуле и построит матрицу, которая расширяет уровни дискретных компонентов формулы.

В функциях plot () он в основном меняет обычный порядок аргументов (x, y) , который обычно принимает функция построения графика.Был написан метод plot.formula, позволяющий использовать формулы как более «математический» способ связи с R. В graphics :: plot.formula , curve , а также в функциях 'lattice' и 'ggplot' , он управляет тем, как несколько факторов или числовых векторов отображаются и «фасетируются».

Перегрузка оператора «+» обсуждается в комментариях ниже, а также выполняется в пакетах построения графиков: ggplot2 и gridExtra, где это разделяющие функции, доставляющие результаты объекта. 2)

Сначала выполняется оператор, а затем эта новая переменная используется для построения матрицы модели и выполнения подгонки.

В вашем коде | также означает ИЛИ. Вы должны иметь в виду, что R интерпретирует числовые значения также как логические, когда вы используете какой-либо логический оператор. 0 рассматривается как ЛОЖЬ, все остальное - как ИСТИНА.

Итак, ваш звонок на lm создает модель y в функции x OR z . В этом нет никакого смысла. Учитывая значения x , это будет просто y ~ TRUE . Это также причина того, что ваша модель не подходит. Матрица вашей модели имеет 2 столбца с единицами, один для точки пересечения и один для единственного значения в x | z , что составляет ИСТИНА .Следовательно, ваш коэффициент для x | z даже не может быть вычислен, как показано из вывода:

 > лм (y ~ x | z)

Вызов:
lm (формула = y ~ x | z)

Коэффициенты:
(Перехват) x | zTRUE
   -0. 01925 NA
  

Внутренние формулы для смешанных моделей

В смешанных моделях (например, lme4 упаковка ), | используется для обозначения случайного эффекта. Такой термин, как + 1 | X , означает: «соответствовать случайному перехвату для каждой категории в X». Вы можете перевести | как «дано».Таким образом, вы можете рассматривать термин как «соответствие перехвату, учитывая X». Если иметь это в виду, использование | в спецификациях корреляционных структур, например, в nlme или mgcv будет для вас более понятным.

Вы все равно должны быть осторожны, так как точный путь | Интерпретация во многом зависит от используемого вами пакета. Таким образом, единственный способ действительно узнать, что это означает в контексте используемой функции моделирования, - это проверить это в руководстве к этому пакету.

Другое применение

Есть некоторые другие функции и пакеты, которые используют | символа в интерфейсе формулы. Также здесь все сводится к указанию на какую-то группу. Одним из примеров является использование | в решетчатой ​​графической системе. Там он используется для огранки, как показано следующим кодом:

  библиотека (решетка)
график плотности (~ Ширина чаши | Виды,
            данные = радужная оболочка,
            main = "График плотности по видам",
            xlab = "Ширина чаши")
  

Как передать формулу в lm - Win Vector LLC

R Совет: как передать формулу в лм () .

Часто при моделировании в R возникает необходимость построить формулу вне вызова моделирования. Это позволяет передавать набор используемых столбцов как вектор строк и обрабатывать их как данные. Возможность обрабатывать элементы управления (например, набор используемых переменных) как управляемые значения позволяет использовать очень мощные методы автоматизированного моделирования.

То, о чем мы говорим, - это способность брать результат (или зависимую переменную) и переменные моделирования (или независимые переменные) откуда-то еще в качестве данных.Тип кода, о котором мы говорим, показан ниже.

# спецификации того, как моделировать,
# откуда-то еще
исход <- "миль на галлон"
переменные <- c ("cyl", "disp", "hp", "carb")

# наши усилия по моделированию,
# полностью параметризован!
f <- как. формула (
  вставить (результат,
        вставить (переменные, collapse = "+"),
        sep = "~"))
печать (е)
# миль на галлон ~ цил + дисп + л.с. + карбюратор

модель <- lm (f, data = mtcars)
печать (модель)

# Вызов:
# lm (формула = f, данные = mtcars)
#
# Коэффициенты:
# (Intercept) cyl disp hp carb
№34.021595 -1,048523 -0,026906 0,009349 -0,926863
 

Это работает, и шаблон paste () настолько полезен, что мы предлагаем изучить и запомнить его.

Однако «вызов» модели сообщается как «формула = f » (имя переменной, несущей формулу), а не что-то более подробное. Откровенно говоря, этот печатный вопрос нас никогда не беспокоил. Ни один из наших инструментов или рабочих процессов в настоящее время не использует элемент вызова модели , и для очень большого количества переменных форматирование содержимого вызова в отчете модели становится неудобным.У нас также уже есть формула в переменной, поэтому, если она нам нужна, мы можем сохранить ее или передать.

На многих моделях есть гораздо лучшее место для получения информации о структуре модели, чем модель , вызывающая элемент : модель определяет элемент . Этот предмет содержит много информации и неплохо форматируется:

формат (условия (модель))
# [1] "миль на галлон ~ цил + диспл + л.
 

Обратите внимание, что для получения информации мы использовали нотацию аксессуаров ( терминов (модель) ).Обозначения списка, такие как модель $ термины также работают.

Кроме того, как это часто бывает в R , уже существует известное решение указанной выше проблемы. Для типичных проблем R следует подозревать, что существует хорошее доступное решение R . Это просто вопрос поиска правильной ссылки или обучения. Например: для управления моделью элемент $ call используйте функцию bquote () , как показано ниже.

исход <- "миль на галлон"
переменные <- c ("cyl", "disp", "hp", "carb")

f <- как.формула (
  вставить (результат,
        вставить (переменные, collapse = "+"),
        sep = "~"))
печать (е)
# миль на галлон ~ цил + дисп + л.с. + карбюратор


# Новая строка кода
модель <- eval (bquote (lm (. (f), data = mtcars)))



печать (модель)
# Вызов:
# лм (формула = миль на галлон ~ цил + диспл + л.с. + карбюратор, данные = mtcars)
#
# Коэффициенты:
# (Intercept) cyl disp hp carb
# 34.021595 -1.048523 -0.026906 0.009349 -0.926863
 

base :: bquote () - очень разумная реализация квази-цитирования или средства обратных кавычек Lisp.Идея состоит в том, что все внутри bquote () «цитируется» (не оценивается как дерево языков R , а не как простые строки!), За исключением всего, что помечено нотацией «. () ». . Все, что помечено как . () , не цитируется, а заменяется значением. Вот почему мы видим содержимое нашей формулы, а не имя переменной, которую мы использовали для ее обозначения. base :: eval () , наконец, используется для выполнения объединенного содержимого.

base :: bquote () имеет некоторые преднамеренные ограничения (нежелание подставлять в левые части = -выражений и некоторая сложность записи), поэтому мы продвигаем wrapr :: let () для имени для задач замены имени ( wrapr :: let () предназначен для замены фиксированного количества символов и объединяет шаблон eval (bquote ()) в одну функцию).

В заключение: точный сохраненный текст вызова в объекте модели может не иметь значения, поскольку лучше структурированная запись спецификации модели находится в элементе терминов модели . Однако вы также можете управлять текстом вызова модели, оценивая модель с помощью шаблона eval () / bquote () /. () , который мы продемонстрировали выше.

Нравится:

Нравится Загрузка .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *