У меня есть несколько вопросов к тем, кто работал с R studio. В настоящее время мне нужно работать с пакетом NMMAPSlite
. Однако я обнаружил, что существует проблема с самим пакетом, когда я хотел инициализировать соединение базы данных с удаленной БД, в которой хранится набор данных NMMAPS City .
Короче говоря, мне нужна помощь для либо
- решите проблему со старым пакетом NMMAPSlite R, либо
- , где найти набор данных NMMAPS в формате CSV
ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ
В качестве фона я использую NMMAPSLite
пакеты с намерением воспроизвести бумагу Антонио Гаспаррини . Внизу прикреплена кодовая база, которую я хотел бы запустить. Требуется:
require(dlnm);
require(NMMAPSlite)
Теперь пакет NMMAPSlite кажется устаревшим, поэтому Мне удалось установить зависимости и пакет из архива. Ниже я подробно остановлюсь на ссылках, необходимых для получения зависимостей для NMMAPS и DLNM.
ПРОБЛЕМА
Проблемы возникают при вызове initDB()
там, где это сказано не удалось создать экземпляр remoteDB
из-за создания недопустимого объекта. Но я подозреваю, что скорее ошибка связана с тем, что URL не поддерживается. Вот NMMAPS docs , который описывает функцию initDB()
. Инициализация базы данных необходима для чтения набора данных города.
Ниже приведена ошибка консоли R при запуске initDB()
creating directory 'NMMAPS' for local storage
Error in validObject(.Object) :
invalid class “remoteDB” object: object needs a 'url' of type 'http://'
In addition: Warning message:
In grep("^http://", URL, fixed = TRUE, perl = TRUE) :
argument 'perl = TRUE' will be ignored
ВОПРОСЫ
Я знаю, что эти пакеты NMMAPS устарели и, возможно, слишком старые, но я действительно хочу воспроизвести / воспроизвести Статья Антонио Гаспаррини: Распределенные нелинейные модели с задержкой для целей моего дипломного дипломного проекта.
Следовательно,
- Интересно, есть ли в любом случае получить набор данных NMMAPS для данных об окружающей среде городов и смертности. Я посетил официальную базу данных NMMAPS , но ссылка для загрузки данных либо не работает, либо сервер уже не работает
- Или вы также можете помочь мне выяснить, существует ли эквивалент пакета NMMAPSlite в R. Мне просто нужно скачать набор данных городов, который содержит тренды влажности , тренды температур , точки росы , тренды CO2 , Тренд озона O3 и смертность / смертность относительно времени в любом конкретном городе более 2 лет. Самое важное, что мне нужно, это коэффициент смертности и тренд озона O3 .
- Или последнее усилие, возможно, вы не возражаете предложить мне аналогичный набор данных, который используется его бумага? Что-то, где я могу получить / проанализировать временную зависимость для оценки уровня смертности с учетом информации о загрязнении окружающей среды и воздуха?
ПРИЛОЖЕНИЕ
Определение initDB
baseurl = "http://www.ihapss.jhsph.edu/NMMAPS/v0.1"
function (basedir = "NMMAPS")
{
if (!file.exists(basedir))
message(gettextf("creating directory '%s' for local storage",
basedir))
outcome <- new("remoteDB", url = paste(baseurl, "outcome",
sep = "/"), dir = file.path(basedir, "outcome"), name = "outcome")
exposure <- new("remoteDB", url = paste(baseurl, "exposure",
sep = "/"), dir = file.path(basedir, "exposure"), name = "exposure")
Meta <- new("remoteDB", url = paste(baseurl, "Meta", sep = "/"),
dir = file.path(basedir, "Meta"), name = "Meta")
assign("exposure", exposure, .dbEnv)
assign("outcome", outcome, .dbEnv)
assign("Meta", Meta, .dbEnv)
}
Код для запуска : ошибка возникает из строки 3
require(dlnm);require(NMMAPSlite)
##############################
# LOAD AND PREPARE THE DATASET
##############################
initDB()
data <- readCity("ny", collapseAge = TRUE)
data <- data[,c("city", "date", "dow", "death", "tmpd", "dptp", "rhum", "o3tmean", "o3mtrend", "cotmean", "comtrend")]
# TEMPERATURE: CONVERSION TO CELSIUS
data$temp <- (data$tmpd-32)*5/9
# POLLUTION: O3 AND CO AT LAG-01
data$o3 <- data$o3tmean + data$o3mtrend
data$co <- data$cotmean + data$comtrend
data$o301 <- filter(data$o3,c(1,1)/2,side=1)
data$co01 <- filter(data$co,c(1,1)/2, side=1)
# DEW POINT TEMPERATURE AT LAG 0-1
data$dp01 <- filter(data$dptp,c(1,1)/2,side=1)
##############################
# CROSSBASIS SPECIFICATION
##############################
# FIXING THE KNOTS AT EQUALLY SPACED VALUES
range <- range(data$temp,na.rm=T)
ktemp <- range [1] + (range [2]-range [1])/5*1:4
# CROSSBASIS MATRIX
ns.basis <- crossbasis(data$temp,varknots=ktemp,cenvalue=21, lagdf=5,maxlag=30)
##############################
# MODEL FIT AND PREDICTION
##############################
ns <- glm(death ~ ns.basis + ns (dp01, df=3 ) + dow + o301 + co01 +
ns(date,df=14*7),family=quasipoisson(), data)
ns.pred <- crosspred(ns.basis,ns,at=-16:33)
##############################
# RESULTS AND PLOTS
##############################
# 3-D PLOT (FIGURE 1)
crossplot(ns.pred,label="Temperature")
# SLICES (FIGURE 2, TOP)
percentiles <- round(quantile(data$temp,c(0.001,0.05,0.95,0.999)), 1)
ns.pred <- crosspred(ns.basis,ns,at=c(percentiles,-16:33))
crossplot(ns.pred,"slices",var=percentiles,lag=c(0,5,15,28), label="Temperature")
# OVERALL EFFECT (FIGURE 2, BELOW)
crossplot(ns.pred,"overall",label="Temperature", title="Overall effect of temperature on mortality
New York 1987–2000" )
# RR AT CHOSEN PERCENTILES VERSUS 21C (AND 95%CI)
ns.pred$allRRfit[as.character(percentiles)]
cbind(ns.pred$allRRlow,ns.pred$allRRhigh)[as.character(percentiles),]
##############################
# THE MOVING AVERAGE MODELS UP TO LAG x (DESCRIBED IN SECTION 5.2)
# CAN BE CREATED BY THE CROSSBASIS FUNCTION INCLUDING THE
# ARGUMENTS lagtype="strata", lagdf=1, maxlag=x
Ресурсы для вашего контекста
- Распределенная задержка нелинейных моделей ссылка
- Пакет документов NMMAPSlite Rstudio pdf скачать
- Rstudio's Документы пакета DNLM pdf
- Повторяющиеся вопросы с другого форума: forum
- Как установить пакет из tar / archive: ссылка
Тем временем я свяжусь с автором этого пакета и посмотрю, смогу ли я получить набор данных. Предпочтительнее в формате CSV.