pbiecek

ms6 <- lsmeans(model_mieszany,  
                    pairwise~ typ*traktowanie, 
                    adjust="tukey")

# $lsmeans
#  Group           lsmean         SE    df   lower.CL   upper.CL
#  condition 1 -0.2208147 0.02642544 14.22 -0.2774102 -0.1642192
#  condition 2 -0.3123998 0.02628429 14.06 -0.3687533 -0.2560464
#  condition 3 -0.3500326 0.02688922 14.71 -0.4074429 -0.2926222
#  condition 4 -0.3249601 0.02589164 13.06 -0.3808715 -0.2690487

pbiecek

model_mieszany <- lmer(kolec ~ typ*traktowanie + 
                    (1|zwierze:typ) + 
                    (1|zwierze:typ:skrawek) + 
                    (1|zwierze:typ:skrawek:zdjecie), 
                    data=dane)

pbiecek

library(shiny)
library(PogromcyDanych)

# wykonywane raz gdy uruchamiana jest plikacja
serialeIMDB$sezon <- paste(serialeIMDB$sezon, serialeIMDB$odcinek, sep="/")

shinyServer(function(input, output) {
  # reużywalny fragment  
  dane <- reactive({
    serialeIMDB[serialeIMDB$serial == input$serial, 

pbiecek

library(PogromcyDanych)
library(ca)

contingency <- table(auta2012$Kolor, auta2012$Marka)
# tylko kolory i marki, dla których jest przynajmenij 500 ofert sprzedaży
tab <- contingency[rowSums(contingency) > 500, colSums(contingency) > 500]

plot(ca(tab), arrows = c(TRUE, FALSE))

pbiecek

auta2012[auta2012$KM > 500,"Kolor"] %>% 
   table() %>% 
   sort() %>% 
   tail(1)
## czarny-metallic 
##             179 

pbiecek

auta2012 %>%
  filter(Kolor!="") %>%
  group_by(Kolor, Rok.produkcji) %>%
  summarise(median_KM = quantile(KM, 0.9, na.rm=T),
            count = n()) %>%
  filter(count>20) %>%
  group_by(Rok.produkcji) %>%
  arrange(-median_KM) %>%
  slice(1) %>%
  group_by() %>%

pbiecek

auta2012 %>%
  group_by(Kolor) %>%
  summarise(mKM = quantile(KM, .9, na.rm=TRUE)) %>%
  arrange(-mKM) %>%
  slice(1)

pbiecek

library(PogromcyDanych)
 
auta2012 %>%
  group_by(Kolor) %>%
  summarise(mKM = median(KM, na.rm=T)) %>%
  arrange(-mKM) %>%
  slice(1)
  

pbiecek

labs <- function(data){
  if(is.null(data)) return(NULL)
  paste0("<b>",data$name, "</b><br/> ", data$x, " <br/>", data$y,"")
}
  
abline_data <- function (domain, intercept, slope) {
  data.frame(x = domain, y = domain * slope + intercept)
}
layer_abline <- function (.vis, domain, intercept = 0, slope = 1, dash = 6, ...) {
  df <- abline_data(domain, intercept, slope)

pbiecek

library(ggvis)

df %>% ggvis(x =~ x, y =~ y) %>%
  layer_points(fill = ~gr, size.hover := 200,
               fillOpacity := 0.9,
               fillOpacity.hover := 0.95) %>%
  add_axis("x", title = group1) %>%
  add_axis("y", title = group2)