[GNU R] Ordinale Regression mit R

Zur Bestimmung des Einflusses von Prädiktoren auf ein ordinales Ziel stehen verschiedene Modelle der ordinalen Regression zur Verfügung. Namentlich werden hier vor allem Proportional Odds Modelle und Continuation Ratio Modelle verwendet. Dieser Blogbeitrag beschreibt, wie sich diese Modelle mit Hilfe der freien Statistikumgebung R errechnen lassen.

Vorbereitung

Wir verwenden hier das R-Paket “VGAM”, welches zunächst in R installiert werden muss

install.packages("VGAM", dependencies = T)

Als Beispiel dient der folgende Datensatz:

load(url("http://www.produnis.de/R/OrdinalSample.RData"))
mydata =ordinalSample
head(mydata)
##    Konflikt Zufriedenh Geschlecht Stimmung
## 1       4.2       2.50          1  maessig
## 6       1.8       3.00          1 sehr gut
## 15      3.4       1.75          1  maessig
## 16      4.0       2.50          2  maessig
## 22      2.2       2.50          1      gut
## 23      3.4       2.25          1  maessig

Die Variable “Stimmung” dient hier als ordinales Ziel mit den Ausprägungen “schlecht” < “maessig” < “gut” < “sehr gut”.

Die Variable “Konflikt” dient als Prädiktor. Sie gibt an, wieviele Konflikte derzeit im Arbeitsleben vorliegen.

Die Variable “Zufriedenh” beschreibt, wie zufrieden Probanden mit ihrem Job sind.

Die Variable “Stimmung” soll nun durch “Konflikt” und “Zufriedenh” beschrieben werden.

Proportional Odds Modell

Ein Proportional Odds Modell errechnet sich leicht mit dem VGAM-Paket:

library(VGAM)
pom =vglm(Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, data = mydata, family = cumulative(parallel = T))
 
# oder abgekürzt
pom =  vglm(Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, data = mydata, family = propodds)
summary(pom)
## 
## Call:
## vglm(formula = Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, family = propodds, 
##     data = mydata)
## 
## Pearson Residuals:
##                 Min    1Q Median    3Q Max
## logit(P[Y>=2]) -5.3  0.12   0.20  0.41 1.4
## logit(P[Y>=3]) -3.1 -0.77   0.24  0.76 2.6
## logit(P[Y>=4]) -1.4 -0.46  -0.22 -0.11 7.3
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error z value
## (Intercept):1     0.62      0.648    0.96
## (Intercept):2    -1.77      0.654   -2.71
## (Intercept):3    -4.06      0.676   -6.00
## Konflikt         -0.58      0.097   -5.94
## Zufriedenh        1.36      0.202    6.75
## 
## Number of linear predictors:  3 
## 
## Names of linear predictors: 
## logit(P[Y>=2]), logit(P[Y>=3]), logit(P[Y>=4])
## 
## Dispersion Parameter for cumulative family:   1
## 
## Residual deviance: 920.5 on 1240 degrees of freedom
## 
## Log-likelihood: -460.3 on 1240 degrees of freedom
## 
## Number of iterations: 5

Mit dem Modell können nun weitere Parameter errechnet werden:

# Koeffizienten
pom.coef =(coef(summary(pom)))
pom.coef
##               Estimate Std. Error z value
## (Intercept):1   0.6210     0.6482   0.958
## (Intercept):2  -1.7703     0.6540  -2.707
## (Intercept):3  -4.0578     0.6759  -6.004
## Konflikt       -0.5762     0.0970  -5.940
## Zufriedenh      1.3643     0.2021   6.751
# Odds Ratio
pom.odds =exp(coef(pom))
pom.odds
## (Intercept):1 (Intercept):2 (Intercept):3      Konflikt    Zufriedenh 
##       1.86078       0.17029       0.01729       0.56205       3.91293
# Devianz
pom.devi =deviance(pom)
pom.devi
## [1] 920.5
# AIC
pom.aic =AIC(pom)
pom.aic
## [1] 930.5
# logLikelihood
pom.ll =logLik(pom)
pom.ll
## [1] -460.3
# 0-Modell (fuer pseudo R^2)
p0 =vglm(Stimmung ~ 1, data = mydata, family = propodds)
p0.ll =  logLik(p0)
# R^2 McFadden
pom.mcfad =as.vector(1 - (pom.ll/p0.ll))
pom.mcfad
## [1] 0.1241
# R^2 Cox&Snell
N =length(mydata[, 1])  # Anzahl der Fälle
pom.cox =  as.vector(1 - exp((2/N) * (p0.ll - pom.ll)))
pom.cox
## [1] 0.2696
# R^2 Nagelkerke
pom.nagel =as.vector((1 - exp((2/N) * (p0.ll - pom.ll)))/(1 - exp(p0.ll)^(2/N)))
pom.nagel
## [1] 0.2929

Das Proportional Odds Modell geht von der “equal slopes assumption” (auch: “proportional odds assumption”) aus. Diese Annahme muss geprüft werden, bevor das Modell als gültig angesehen werden kann. Dies geht mit dem VGAM-Paket recht einfach. Der Befehl vglm(Stimmung ~ Konflikt+Zufriedenh, data=mydata, family=propodds) ist eine Abkürzung für vglm(Stimmung ~ Konflikt+Zufriedenh, data=mydata, family=cumulative(parallel=T)). Der Parameter parallel=TRUE/FALSE stellt ein, ob das Modell mit equal slopes (=TRUE), oder ohne equal slopes assumption (=FALSE) erstellt werden soll. Zur Überprüfung der “Equal Slopes Assumption” erstellt man jeweils ein TRUE und ein FALSE-Modell, und führt dann einen Likelihood-Test durch. Die Nullhypothese lautet, dass equal slopes vorliegen.

# Modell OHNE equal slopes
npom =vglm(Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, data = mydata, family = cumulative(parallel = F))
# log-likelihood-Test auf Equal Slopes Assumption
lrtest(pom, npom)  # Test
## Likelihood ratio test
## 
## Model 1: Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh
## Model 2: Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh
##    #Df LogLik Df Chisq Pr(>Chisq)
## 1 1240   -460                    
## 2 1236   -456 -4  7.62       0.11

Der Test ist mit p=0,1065 nicht signifikant. Das heisst, es liegen equal slopes vor. Das Modell darf also verwendet werden.

Alternativ kann dieser Test auch auf die Devianz der Modelle bestimmt werden:

# Devianz-Test auf Equal Slopes Assumption
pom.pdevi = (1 - pchisq(deviance(pom) - deviance(npom), df = df.residual(pom) - 
    df.residual(npom)))
pom.pdevi
## [1] 0.1065

Ist der Test signifikant, liegen keine “equal slopes” vor. Hier kann ein Partial Proportional Odds Modell erstellt werden, welches die “equal slopes” nur für bestimmte Prädiktoren annimmt. Mit dem VGAM-Paket kann recht einfach bestimmt werden, wie ein solches Modell erstellt werden soll. Hierfür erweitertet man den “parallel”-Switch wie folgt:

# Equal Slopes NUR für 'Konflikt'
ppom =vglm(Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, data = mydata, family = cumulative(parallel = T ~ 
    Konflikt - 1))
ppom
## Call:
## vglm(formula = Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, family = cumulative(parallel = T ~ 
##     Konflikt - 1), data = mydata)
## 
## Coefficients:
## (Intercept):1 (Intercept):2 (Intercept):3      Konflikt  Zufriedenh:1 
##        0.6615        1.5374        2.7337        0.5706       -1.9684 
##  Zufriedenh:2  Zufriedenh:3 
##       -1.2805       -0.8865 
## 
## Degrees of Freedom: 1245 Total; 1238 Residual
## Residual deviance: 914.5 
## Log-likelihood: -457.2
# Nochmals EqualSlopes NUR für 'Konflikt'
ppom =vglm(Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, data = mydata, family = cumulative(parallel = F ~ 
    Zufriedenh))
ppom
## Call:
## vglm(formula = Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, family = cumulative(parallel = F ~ 
##     Zufriedenh), data = mydata)
## 
## Coefficients:
## (Intercept):1 (Intercept):2 (Intercept):3      Konflikt  Zufriedenh:1 
##        0.6615        1.5374        2.7337        0.5706       -1.9684 
##  Zufriedenh:2  Zufriedenh:3 
##       -1.2805       -0.8865 
## 
## Degrees of Freedom: 1245 Total; 1238 Residual
## Residual deviance: 914.5 
## Log-likelihood: -457.2
  • parallel=T~Konflikt-1 bedeutet, dass equal slopes nur für Konflikt angenommen wird.
  • parallel=F~Zufriedenh bedeutet, dass equal slopes nur für Zufriedenh nicht angenommen wird.

Beide Befehle bedeuten also das selbe. Daher ist die R-Ausgabe bei beiden Befehlen gleich.

Eine Koeffizientenübersicht erhält man per

ppom.ce =coef(summary(ppom))
ppom.ce
##               Estimate Std. Error z value
## (Intercept):1   0.6615    0.85866  0.7704
## (Intercept):2   1.5374    0.71998  2.1353
## (Intercept):3   2.7337    0.98084  2.7871
## Konflikt        0.5706    0.09715  5.8730
## Zufriedenh:1   -1.9684    0.34535 -5.6997
## Zufriedenh:2   -1.2805    0.23585 -5.4294
## Zufriedenh:3   -0.8865    0.32543 -2.7242

Mit einem kleinen Script können Konfidenzintervalle und andere Werte ausgegeben werden:

get.ci =function(x){
  back = cbind( x[1], # estimate
                (x[1] - (1.96 * x[2])), #lCI
                (x[1] + (1.96 * x[2])), #uCI
                x[2], x[3], # SD und z
                (2*(1 -pnorm(abs(x[3]))) ),# p-wert
                exp(x[1])) 
  colnames(back) =  c("Estimate", "lCI", "uCI","SD","z","p-value", "OR")
  return(back)
}

Der Aufruf erfolgt z.B. so:

get.ci(as.numeric(ppom.ce[4, ]))
##      Estimate    lCI   uCI      SD     z  p-value    OR
## [1,]   0.5706 0.3802 0.761 0.09715 5.873 4.28e-09 1.769

Continuation Ratio Model

Um ein Continuation Ratio Modell zu rechnen, muss der Parameter family auf cratio gesetzt werden.

# CR-Modell MIT PO-Assumption (Vorwärts)
crm =vglm(Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, data = mydata, family = cratio(parallel = T, 
    reverse = F))
summary(crm)
## 
## Call:
## vglm(formula = Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, family = cratio(parallel = T, 
##     reverse = F), data = mydata)
## 
## Pearson Residuals:
##                     Min    1Q  Median      3Q  Max
## logit(P[Y>1|Y&gt;=1]) -4.9  0.18 2.6e-01 3.7e-01  1.2
## logit(P[Y>2|Y&gt;=2]) -3.0 -0.86 3.2e-01 7.2e-01  2.4
## logit(P[Y>3|Y&gt;=3]) -1.5 -0.63 1.1e-05 6.2e-05 11.8
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error z value
## (Intercept):1     0.93      0.574     1.6
## (Intercept):2    -1.14      0.579    -2.0
## (Intercept):3    -3.02      0.607    -5.0
## Konflikt         -0.54      0.086    -6.2
## Zufriedenh        1.16      0.179     6.5
## 
## Number of linear predictors:  3 
## 
## Names of linear predictors: 
## logit(P[Y>1|Y>=1]), logit(P[Y>2|Y>=2]), logit(P[Y>3|Y>=3])
## 
## Dispersion Parameter for cratio family:   1
## 
## Residual deviance: 924.4 on 1240 degrees of freedom
## 
## Log-likelihood: -462.2 on 1240 degrees of freedom
## 
## Number of iterations: 5

Dies berechnet standardmäßig die Vorwärts-Methode. Möchte man die Rückwärts-Methode rechnen, setzt man den Parameter reverse auf TRUE.

# CR-Modell MIT PO-Assumption (Rückwärts)
crm =vglm(Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, data = mydata, family = cratio(parallel = T, 
    reverse = TRUE))
summary(crm)
## 
## Call:
## vglm(formula = Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, family = cratio(parallel = T, 
##     reverse = TRUE), data = mydata)
## 
## Pearson Residuals:
##                     Min    1Q  Median      3Q Max
## logit(P[Y&lt;2|Y< =2]) -1.6 -0.57 1.5e-05 4.1e-05 7.0
## logit(P[Y&lt;3|Y&lt;=3]) -2.5 -0.88 7.3e-05 7.2e-01 3.1
## logit(P[Y&lt;4|Y&lt;=4]) -6.3  0.18 3.0e-01 4.4e-01 1.1
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error z value
## (Intercept):1     0.13      0.573    0.22
## (Intercept):2     2.09      0.581    3.59
## (Intercept):3     4.04      0.606    6.67
## Konflikt          0.45      0.085    5.33
## Zufriedenh       -1.26      0.181   -6.94
## 
## Number of linear predictors:  3 
## 
## Names of linear predictors: 
## logit(P[Y&lt;2|Y&lt;=2]), logit(P[Y&lt;3|Y&lt;=3]), logit(P[Y&lt;4|Y&lt;=4])
## 
## Dispersion Parameter for cratio family:   1
## 
## Residual deviance: 920.5 on 1240 degrees of freedom
## 
## Log-likelihood: -460.2 on 1240 degrees of freedom
## 
## Number of iterations: 5

Hat man die passende Methode gewählt, folgen die selben Befehle wie beim Proportional Odds Modell. Zunächst muss überprüft werden, ob “equal slopes” vorliegen:

# CR-Modell OHNE PO-Assumption (Rückwärts)
ncrm =vglm(Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, data = mydata, family = cratio(parallel = F, 
    reverse = T))
summary(ncrm)
## 
## Call:
## vglm(formula = Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh, family = cratio(parallel = F, 
##     reverse = T), data = mydata)
## 
## Pearson Residuals:
##                     Min    1Q   Median      3Q Max
## logit(P[Y&lt;2|Y< =2]) -1.8 -0.57 -1.6e-05 0.00015 8.5
## logit(P[Y&lt;3|Y&lt;=3]) -2.5 -0.87  5.3e-07 0.72073 3.1
## logit(P[Y&lt;4|Y&lt;=4]) -5.4  0.18  2.9e-01 0.43071 1.0
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error z value
## (Intercept):1     2.36       1.17    2.01
## (Intercept):2     2.00       0.81    2.46
## (Intercept):3     2.47       1.12    2.20
## Konflikt:1        0.15       0.18    0.81
## Konflikt:2        0.49       0.12    4.07
## Konflikt:3        0.63       0.17    3.74
## Zufriedenh:1     -1.80       0.39   -4.60
## Zufriedenh:2     -1.26       0.26   -4.89
## Zufriedenh:3     -0.84       0.34   -2.47
## 
## Number of linear predictors:  3 
## 
## Names of linear predictors: 
## logit(P[Y&lt;2|Y&lt;=2]), logit(P[Y&lt;3|Y&lt;=3]), logit(P[Y&lt;4|Y&lt;=4])
## 
## Dispersion Parameter for cratio family:   1
## 
## Residual deviance: 914.8 on 1236 degrees of freedom
## 
## Log-likelihood: -457.4 on 1236 degrees of freedom
## 
## Number of iterations: 5
# loglikelihood test auf equal slopes assumption
lrtest(ncrm, crm)  # Test
## Likelihood ratio test
## 
## Model 1: Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh
## Model 2: Stimmung ~ Konflikt + Zufriedenh
##    #Df LogLik Df Chisq Pr(>Chisq)
## 1 1236   -457                    
## 2 1240   -460  4  5.67       0.23

Der Test ist nicht signifikant (p=0,23). Das bedeutet, dass die Annahme der equal slopes für die hier getesteten Rückwärts-Modelle beibehalten werden kann.

Nun können weitere Modellparameter bestimmt werden:

# 0-Modell (fuer pseudo R^2) Vorbereitungen
c0 =vglm(Stimmung ~ 1, data = mydata, family = cratio(parallel = T))
c0.ll =  logLik(c0)
crm.ll =  logLik(crm)
N =  length(mydata[, 1])  # Anzahl der Fälle
# R^2 McFadden
crm.mcfad =as.vector(1 - (crm.ll/c0.ll))
crm.mcfad
## [1] 0.1241
# R^2 Cox&Snell
crm.cox =as.vector(1 - exp((2/N) * (c0.ll - crm.ll)))
crm.cox
## [1] 0.2698
# R^2 Nagelkerke
crm.nagel =as.vector((1 - exp((2/N) * (c0.ll - crm.ll)))/(1 - exp(c0.ll)^(2/N)))
crm.nagel
## [1] 0.293
# Devianz
crm.devi =deviance(crm)
crm.devi
## [1] 920.5
# AIC
crm.aic =AIC(crm)
crm.aic
## [1] 930.5

Mit unserer Funktion von oben können wir uns die Modellparameter der Koeffizienten ausgeben lassen

# Konfidenzinztervalle
crm.ce =coef(summary(crm))
crm.ce
##               Estimate Std. Error z value
## (Intercept):1   0.1282    0.57259  0.2239
## (Intercept):2   2.0875    0.58094  3.5933
## (Intercept):3   4.0425    0.60636  6.6668
## Konflikt        0.4523    0.08488  5.3289
## Zufriedenh     -1.2563    0.18108 -6.9378
get.ci(as.numeric(crm.ce[4, ]))
##      Estimate   lCI    uCI      SD     z   p-value    OR
## [1,]   0.4523 0.286 0.6187 0.08488 5.329 9.881e-08 1.572
get.ci(as.numeric(crm.ce[5, ]))
##      Estimate    lCI     uCI     SD      z   p-value     OR
## [1,]   -1.256 -1.611 -0.9014 0.1811 -6.938 3.982e-12 0.2847

Links

Literatur

  • große Schlarmann, J.; Galatsch, M. (2014): “Regressionsmodelle für ordinale Zielvariablen”. GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, 10(1):2-10
  • Harrell, Frank: Regression Modeling Strategies: With Applications to Linear Models, Logistic Regression, and Survival Analysis. New York: Springer 2001.
  • Agresti, A: Analysis of Ordinal Categorical Data. New York: Wiley & Sons, 2nd edition 2010.
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MediaWiki: alle Seiten einer Kategorie plus Unterkategorien als PDF exportieren

Ich habe ein kleines php-Script geschrieben, mit welchem man alle Seiten einer Kategorie inklusive der Seiten aller Sub-Kategorien von einer beliebigen MediaWiki-Instanz als PDF exportieren kann.
Benötigt werden PHP>5.5, wkhtmltopdf und pdftk (müssen evtl. erst installiert werden).

https://github.com/produnis/myscripts/blob/master/PHP/mwc2pdf.php

Ihr müsst am Anfang des Scripts die drei Variablen euren Bedürfnissen entsprechend anpassen, und dann das Script aufrufen per:

$ php /Pfad/zu/mwc2pdf.php

Das Script nutzt nun die „api.php“ der MediaWiki-Instanz und erstellt damit einen „Pagetree“. Von diesem Pagetree wird jede einzelne Seite mittels wkhtmltopdf in eine PDF-Datei exportiert.
Anschließend werden alle erzeugten PDF-Dateien mittels pdftk zu einer einzelnen Datei namens „MWC2PDF.pdf“ zusammengeführt.

$ nano mwc2pdf.php
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< ?php
## Welcome to mwc2pdf
## ----------------------------------------------
## Media Wiki Category To PDF (MWC2PDF)
## is a php script that exports a Category from MediaWiki
## into PDF, including all Pages of that category as well as
## all pages from subcategories.
## mwc2pdf uses MediaWiki's "api.php" to collect
## all data and create a "pagetree".
## mwc2pdf prints out every item of that pagetree
## into a single pdf-file using "wkhtmltopdf".
## It than combines all single pdf-files into
## one single pdf-file called "MWC2PDF.pdf" using "pdftk".
##
## -----------------------------------------------
## Requires:
## - PHP >= 5.4
## - wkhtmltopdf
## - pdftk
## -------------------------
## Written by Joe Slam 2015
## Licence: GPL
## -------------------------
##
## Usage:
## 1) Change the three lines to fit your situation
## 2) open terminal
## 3) $ php /PATH/TO/mwc2pdf.php #
##
## All files are generated in the directory you call mwc2pdf from
##
####################################################################
# + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
## Change this vars to fit your system
$mywiki = "http://192.168.0.2/produniswiki/"; // URL to index.php
$kategorie = "Kategorie:Hauptkategorie"; // Which Category to grab?
$kategorie_word = "Kategorie:"; // What is "Category:" in your wiki's language?
# + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
# ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
## Dont change after here...
# ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
##----------------------------------------------
## API -Commands
#------------------
# List all Subcategories
$cmd_subcat = "api.php?action=query&format=xml&list=categorymembers&cmlimit=5000&cmtitle=";
# List all Pages of Category
$cmd_catinfo = "api.php?action=query&format=xml&prop=categoryinfo&titles=";
# Get URL from pageid
$cmd_geturlfromID = "api.php?action=query&format=xml&inprop=url&prop=info&pageids=";
# Functions
#-------------------
#-----------------------------------------------------------------------
function getCategoryID($xml){
# this function returns the pageid of a category
$arr=$xml->query[0]->pages[0]->page->attributes();
#echo $arr["pageid"] . ": ";
#echo $arr["title"] . "\n";
return($arr["pageid"]);
}
#-----------------------------------------------------------------------
#-----------------------------------------------------------------------
function startsWith($haystack, $needle)
{ # this function checks if the string
# "$hayshack" starts with the letters "$neddle"
$length = strlen($needle);
return (substr($haystack, 0, $length) === $needle);
}
#-----------------------------------------------------------------------
function wikiHTMLprint($command){
# This function takes a pageid and
# returns the "printable"-URL of that
# page/category
$xml = simplexml_load_file($command);
$arr = $xml->query[0]->pages[0]->page->attributes();
$output= str_replace("&action=edit", "&printable=yes", $arr['editurl']);
return($output);
}
#---- end of functions --------------
#### M A I N S C R I P T
#-------------------------
echo "\n\nCollecting data for " . $kategorie ."\n\n";
# Get pageid of start-category
$xml = simplexml_load_file($mywiki . $cmd_catinfo . $kategorie);
$current_parent = getCategoryID($xml);
# Setting up all important vars() and arrays()
#---------------------------------------------
$x = 0;
$y = 0;
$done = FALSE;
$the_pageids = NULL;
$the_names = NULL;
$loop_list = NULL;
$next_level = 0;
$current_level = 0;
$the_pageids[0] = $current_parent;
$the_names[0] = $kategorie;
$the_prefix[0] = "p0_";
$the_parentid[0] = 0;
$the_level[0] = 0;
$is_category[0] = "C";
$loop_list[0] = $kategorie;
$loop_id[0] = $current_parent;
$loop_prefix[0] = "p0_";
//---------------------------------
$x++;
# MAIN LOOP
#----------------------
while ($done == FALSE){
// get pageid of current category
$current_parent = $loop_id[$y];
# getting members of this category
//-------------------------------------------------------------
$xml = simplexml_load_file($mywiki . $cmd_subcat . $loop_list[$y]);
foreach($xml->query[0]->categorymembers[0]->cm as $child){
$arr = $child->attributes();
#echo $arr["pageid"] . ": ";
#echo $arr["title"] . "\n";
// is this a Page?
//---------------------------------------------------
if(startsWith($arr["title"], $kategorie_word) == FALSE){
if(
(startsWith($arr["title"], "Datei:") == FALSE) AND
(startsWith($arr["title"], "File:") == FALSE) AND
(startsWith($arr["title"], "Media:") == FALSE) AND
(startsWith($arr["title"], "Bild:") == FALSE)
){
// is page already in list?
if(in_array("" . $arr["title"] . "", $the_names)){
#echo "page " . $arr["title"] . " already in list \n";
}else{
#echo "new Page";
$the_pageids[$x] = $arr["pageid"];
$the_names[$x] = $arr["title"];
$the_parentid[$x] = $current_parent;
$the_level[$x] = $current_level;
$the_prefix[$x] = $loop_prefix[$y] . sprintf('%05d',$x);
$is_category[$x] = "P";
}
}else{ $x--; }
//----------------------------------------------------
// is this a Category?
//----------------------------------------------------
}elseif(startsWith($arr["title"], $kategorie_word) == TRUE){
// is Category already in list?
if(in_array("" . $arr["title"] . "", $the_names)){
#echo "cat " . $arr["title"] . " already in list \n";
}else{
#echo "new Category";
$loop_list[] = $arr["title"];
$loop_id[] = $arr["pageid"];
$loop_prefix[] = $loop_prefix[$y] . sprintf('%05d',$x) . "_";
$the_pageids[$x] = $arr["pageid"];
$the_names[$x] = $arr["title"];
$the_prefix[$x] = $loop_prefix[$y] . sprintf('%05d',$x) . "_";
$the_parentid[$x] = $current_parent;
$the_level[$x] = $current_level+1;
$is_category[$x] = "C";
}
}
//----------------------------------------------------
$x++;
} // END foreach
$y++;
$current_level++;
if($y == sizeof($loop_list)+2){
$done=TRUE;
}
//--------------------------------------------------------------
} // End WHILE false
// END Main Loop
#############################################################################
# # # # S O R T D A T A # # # # # # #
#--------------------------------------------
array_multisort($the_prefix, $the_pageids, $the_names, $the_parentid, $the_level,$is_category);
#--------------------------------------------
# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #
#--- output final array ---
echo "\nThis is what I got:\n";
$i = count($the_prefix);
echo $i;
for ($x =0;$x < $i; $x++){
echo $the_prefix[$x] . "|" . $is_category[$x] . "| ". $the_pageids[$x] . ": " . $the_names[$x] . " | Lev=" . $the_level[$x] . " (P=" . $the_parentid[$x] . ")\n";
}
#--------------------------------------------
## print PDF of Cats and Pages
## depends: wkhtmltopdf
#---------------------------------------------
echo "\nPrinting single Pages to PDF (wkhtmltopdf)\n";
$i = count($the_prefix);
echo "\n";
for ($x =0;$x < $i; $x++){
$command = $mywiki . "" . $cmd_geturlfromID . "" . $the_pageids[$x];
$this_pdf = wikiHTMLprint($command);
echo "Printing pageid " . $the_pageids[$x] . " | (" . $x . "/" . $i . ")\n";
$command = "wkhtmltopdf '" . $this_pdf . "' " . sprintf('%06d',$x) . "-" . $the_prefix[$x] . "-" . $is_category[$x] . "_" . $the_pageids[$x] . ".mwc2pdf.pdf";
$out = shell_exec($command);
echo "\n";
}
#---------------------------------------------
## cats the PDFs into a single one
## depends: pdftk
#---------------------------------------------
# $dummy = shell_exec("wkhtmltopdf http://google.com google.pdf");
echo "\nGenerating single PDF-file (pdftk)\n";
$command = "pdftk *.mwc2pdf.pdf cat output MWC2PDF.pdf";
$out = shell_exec($command);
## -------------------------------------------------------
echo "\nDone.\n";
?>
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[arch] Day of Install

Um unter Arch herauszufinden, wann genau das System erstmals installiert wurde, kann man wie folgt vorgehen:

  • head /var/log/pacman.log
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[gthumb] Bilder nach exif-Datum umbenennen

Mittels gthumb wähle ich die entsprechenden Bilder aus, drücke F2 und gebe folgenden Code ein:
%M{%Y-%m-%d, %T}_%F.%E

So werden die Bilder entsprechend ihres EXIF-Datums umbenannt, aus „DSC_0252.jpg“ wird „2014-10-18, 16:16:14_DSC_0252.jpg

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[mythtv]: mythtv-database No database selected

Beim Aktualisieren von mythtv unter Ubuntu (12.04) bekomme ich wiederholt folgenden fehler:

> ERROR 1046 (3D000) at line 22: No database selected
> dpkg: error processing mythtv-database (--configure):

Ich musste lange suchen, bis ich folgenden Hinweis gefunden habe. Scheinbar handelt es sich um einen Package-Fehler im Ubuntu-PPA. Das „Einfachste“ ist, die Datei /var/lib/dpkg/info/mythtv-database.postinst mit einem Editor zu öffnen, und folgende Abschnitte an die eigenen Einstellungen (Datenbank, User, Passwort) anzupassen [im Editor suche ich nach ‚case "$1" in‚, das ist bei mir ab Zeile 74]:

case "$1" in
configure)
. /usr/share/debconf/confmodule
 
db_get mythtv/mysql_mythtv_dbname
database="HERE"
 
db_get mythtv/mysql_mythtv_user
mythtv_username="HERE"
 
db_get mythtv/mysql_mythtv_password
mythtv_password="HERE"
 
db_get mythtv/mysql_admin_user
admin_username="HERE"
 
if [ "$admin_username" = "debian-sys-maint" ]; then
SECURITY_INFO="--defaults-file=/etc/mysql/debian.cnf"
else
db_get mythtv/mysql_host
hostname="HERE"
 
db_get mythtv/mysql_admin_password
admin_password="HERE"
 
if [ "$admin_password" != "" ]; then
admin_password="-p$admin_password"
fi
SECURITY_INFO="--host=$hostname --user=$admin_username $admin_password"
fi

Jetzt läuft das sudo apt-get upgrade problemlos durch.

Jedoch wird durch den vorherigen Fehler mein MythWeb-Plugin zerschossen, also besser gesagt, ich sehe nur eine leere weiße Seite und erhalte im error-log

Call to a member function query_col() on a non-object in /usr/share/mythtv/mythweb/includes/utils.php

In diesem Fall müssen in der Apache-Configdatei für mythweb (bei mir unter /etc/apache2/sites-available/mythweb.conf) die Einträge „setenv“ neu eingetragen werden (ich hab mir eine .bak-Datei erzeugt, die ich einfach wieder zurückkopieren kann) :

            setenv db_server        "localhost"
            setenv db_name          "mythconverg"
            setenv db_login         "mythtv"
            setenv db_password      "mythtv"

Script

Ich habe mir ein kleines Script geschrieben, welches diese Arbeit abnimmt.

touch fixmythweb.sh
chmod +x fixmythweb.sh
nano fixmythweb.sh
#!/bin/bash
#sudo sed -i 's/FIND/REPLACE/g' DATEI
#-------------------------------------
sudo sed -i 's/database=\"\$RET\"/database=\"mythconverg\"/g' /var/lib/dpkg/info/mythtv-database.postinst
sudo sed -i 's/mythtv_username=\"\$RET\"/mythtv_username=\"mythtv\"/g' /var/lib/dpkg/info/mythtv-database.postinst
sudo sed -i 's/mythtv_password=\"\$RET\"/mythtv_password=\"SECRET\"/g' /var/lib/dpkg/info/mythtv-database.postinst
sudo sed -i 's/admin_username=\"\$RET\"/admin_username=\"root\"/g' /var/lib/dpkg/info/mythtv-database.postinst
sudo sed -i 's/hostname=\"\$RET\"/hostname=\"localhost\"/g' /var/lib/dpkg/info/mythtv-database.postinst
sudo sed -i 's/admin_password=\"\$RET\"/admin_password=\"SUPER_SECRET\"/g' /var/lib/dpkg/info/mythtv-database.postinst
#
sudo cp /etc/apache2/sites-available/mythweb.conf.bak /etc/apache2/sites-available/mythweb.conf
#
sudo apache2ctl graceful
#
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

Links

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[Arch] .img in .iso umwandeln

Hierfür gibt es das Programm isodump, das dummerweise genauso heisst, wie das systemeigene (völlig unterschiedliche) isodump. Beim Kompilieren nenne ich es daher in img2iso um.

wget http://linux.xulin.de/c/isodump-0.06.00.tar.gz # (Stand 2014)
tar -xzf isodump-0.06.00.tar.gz
cd isodump-0.06.00
sed -i 's@isodump@img2iso@g' isodump.c
sed -i 's@isodump@img2iso@g' isodump.h
sed -i 's@isodump@img2iso@g' Makefile.Linux
sed -i 's@isodump@img2iso@g' isodump.man
mv isodump.c img2iso.c
mv isodump.h img2iso.h
mv isodump.man img2iso.man
./configure --prefix=/usr
make
sudo make install

Die Umwandlung erfolgt dann per

img2iso QUELLE.img ZIEL.iso
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[Notiz] Office 2007 mit wine installieren

OpenOffice 2007 läuft nur in der 32bit-wine-Umgebung. Bei 64bit tritt z.B. der Fehler „MSXML 5.0 ist nicht korrekt installiert“ auf.

1. Wine in 32bit einrichten

rm ~/.wine 
WINEARCH=win32 WINEPREFIX=~/.wine winecfg

2. Die Datei „rpcrt4.dll“ herunterladen und nach ~/.wine/drive_c/windows/system32/ kopieren.

3. Nötige Packete mittels winetricks nachinstallieren

sh winetricks msxml3 dotnet20 gdiplus riched20 riched30 vcrun2005sp1 allfonts

4. Office-CD mounten und setup.exe ausführen.

wine /path/to/OFFICE12/setup.exe
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[arch]: Multiload-Monitor fürs xfce4-panel

Das xfce4-multiload-nandhp-plugin ist ein schicker Multiload-Monitor für das xfce-panel.
Unter Arch geht die Installation recht einfach per

pacaur -S xfce4-multiload-nandhp-plugin-git

Der Screenshot zeigt die (altbekannten und unter xfce schwer vermissten) Einstellungsmöglichkeiten, und ganz oben links seht ihr das Teil in Aktion.
Multiload

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xfce/gnome öffnen Orte mit Anjuta

Falls in xfce oder gnome Verweise fälschlicherweise mit Anjuta statt mit Nautilus oder Thunar geöffnet werden, hilft folgende Befehlekette

# zeige an
$ xdg-mime query default inode/directory
anjuta.desktop
 
# setze auf nautilus
$ xdg-mime default nautilus.desktop inode/directory
 
# zeige an
$ xdg-mime query default inode/directory
nautilus.desktop
 
# setze auf thunar
$ xdg-mime default thunar.desktop inode/directory
 
# zeige an
$ xdg-mime query default inode/directory
thunar.desktop

Evtl. muss noch die Datei ~/.local/share/applications/thunar.desktop angelegt werden:

nano ~/.local/share/applications/thunar.desktop
[Desktop Entry]
Name=Open Folder
TryExec=thunar
Exec=thunar %U
NoDisplay=true
Terminal=false
Icon=folder-open
StartupNotify=true
Type=Application
MimeType=x-directory/gnome-default-handler;x-directory/normal;inode/directory;application/x-gnome-saved-search;

Weblinks

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[arch]: Multimedia Keys in XFCE4

Auf meinem Thinkpad W520 funktionieren unter xfce4 die Multimedia-Tasten nicht per default. Das lässt sich aber ändern…

Keywerte herausfinden

Starte xev

xev

Drücke nun die Multimediakeys, und schreibe dir den jeweiligen Keycode auf, bei mir ist das z.B.:

keycode 121 = XF86AudioMute
keycode 122 = XF86AudioLowerVolume
keycode 123 = XF86AudioRaiseVolume
keycode 172 = XF86AudioPlay
keycode 174 = XF86AudioStop
keycode 173 = XF86AudioPrev
keycode 171 = XF86AudioNext

Werte in Datei .Xmodmap abspeichern

Speichere die obere Liste in dein Homeverzeichnis mit dem Namen: ~/.Xmodmap

Mache diese Liste dem System verfügbar:

xmodmap ~/.Xmodmap

Multimedia-Keys eine Aktion zuweisen

Öffne nun die xfce4-Tastaturbelegungnen, und füge neue Shortcuts hinzu, z.B.

amixer set Master 5%+ unmute
amixer set Master 5%- unmute
amixer set Master mute

Da wir unsere Keycode-Liste geladen haben, kann nun den Befehlen eine Multimedia-Taster per Knopfdruck auf die selbige zugeordnet werden.
Multimediakeys zuordnen

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