나는 STATA에 의해 위의 비선형 모델을 추정하려고합니다. 불행히도 Stata에 만족하지 않습니다. Stata에서 위 함수를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니까? Stata에서 nl 명령에 지역 더미, 시간 고정 효과 및 국가 고정 효과를 어떻게 쓸 수 있습니까? Stata의 위 공식에 합계를 쓰는 방법이 있습니까? 또는 각 개별 영역의 방정식을 더 쉽게
나는 죽음과 공급 속도에 대한 다른 매개 변수를 사용하여 다양한 유형의 반응 확산 패턴을 만들었습니다. Ready to GollyGang (매개 변수를 기반으로 패턴을 성장시킬 수있는 간단한 C++ 소프트웨어 및 코드) 그러나, 모든이 같이 등 곱슬, 결합, 미로와 같은 형태, 또는 점에서 생을 마감 : 은 내가 생각 달성하고자하는 것은 그 occasion
파이썬을 사용하여 위험 패리티 문제를 해결하고 싶습니다. 위험 패리티는 금융 포트폴리오 구축을위한 고전적인 접근 방식입니다. 기본 아이디어는 각 자산에 대한 위험 기여도가 동일한 지 확인하는 것입니다. 예를 들어, 거기 3 개 자산을 가정하고, 자산 수익률에 대한 공동 분산 행렬은 알려져 (var_11,var_12,var_13
var_12,var_22,
= 0.400256 및 = 0.916403 인 두 개의 비선형 (2 차 방정식) 방정식을 고려하십시오. - + - +^= 0 2 - + + -^2 = 0 플롯 두 암시 방정식 두 솔루션이 있음을 관찰 : 원점 하나와 다른 하나는 (1.3, 0.8)에 가깝습니다. 여기 내 코드는 지금까지 모습입니다 : a=0.400256;
b=0.916403;
f = @
나는 초기 조건에 따라 찾을 시간 영역 응답을 가진 비선형 시스템을 가지고 있으며, MATLAB에서이를 플로팅하고 있지만 어떻게 모를 것입니다. 내 시스템, [x0;y0] d/ ⌈x⌉ _ ⌈-x+y*x^2 ⌉
/dt ⌊y⌋ ‾ ⌊ -y ⌋
초기 조건 [2;1]이다. 감사합니다.
비선형 커널 및 one-vs-rest 시나리오를 지원하는 SVM 구현을 찾고 있으며, 다중 라벨 분류. 가급적이면, 파이썬으로 작성되었거나, 파이썬에서 래퍼로 호출 할 수 있습니다. 내가 sklearn로보고되었고, 분류 SVM을 사용하는 두 구현이 있습니다 : sklearn.svm.LinearSVC 는 - 한 - 대 - 나머지 시나리오와 멀티 라벨 분류를
brms 패키지를 사용하여 예측 자 x에 대해 가우스 프로세스를 사용하는 다중 레벨 모델을 작성합니다. 모델은 다음과 같이 보입니다 : x predictor의 gp와 다중 레벨 그룹 변수이므로 make_stancode (y ~ gp (x, cov = "exp_quad", by = groups) + (1 | groups), data = dat) 제 경우에는
에 fsolve를 I 갖고 이용한 비선형 방정식 : function eq = ts_7(A,B,C,D,E)
syms x
% dbstop if error
g = D * sin(C * atan(B*x - E * (B*x - atan(B*x)))) + A; % magic formula
eq5 = taylor(g, x, 'Order',1, 'Expansio