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나는 기하 급수적으로 값이 증가하는 목록을 가지고 있습니다. 나는 여러 가지 Coefficent 변형을 요구 받았다. 이력서는 숫자의 전체 집합에 불과하며 숫자 집합을 하위 그룹으로 나누고 각 하위 그룹에 대한 CV를 계산하는 것은 무리한 것으로 나에게 동의 할 것입니다. 여러 CV 뒤에 어떤 통계적 아이디어가있을 것이며 CV가 히스토그램을 작성하는 방법이

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생성 모델 또는 차별 모델을 사용 하시겠습니까?

생성 모델과 차별 모델의 차이점을 파악하는 데 많은 시간을 할애 할 수 있습니다. 생성 모델은 예측 이상의 기능을 수행 할 수 있으므로 더 유용하지만 차별 모델은 생성 모델보다 성능이 우수하다고합니다. 그래서, 어떤 경우에 우리는 생성 모델을 적용해야하고 차별 모델로 전환해야합니다.

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SAS에서 반복되는 대상 다변량 회귀 : PROC GENMOD

환자의 시력 데이터가 있습니다. 각 눈에는 EyeID가 할당되고 각 환자에게는 PatientID가 할당됩니다. 각 환자는 2 눈을 가지고 있습니다. PROC GENMOD로 다변량 로지스틱 회귀 분석을하고 있습니다. 환자 당 2 눈이라는 사실을 조정하기 위해 subject = PatientID (EyeID)를 반복하는 옵션을 사용했습니다. 이 올바른지? 아래

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T-Test 및 PValue- Math.Net Numerics 클래스

StudentT 클래스에서 ttest-value 및 P-Value를 가져 오는 방법이 있습니까? 이 라이브러리에서 값을 계산하려고합니다. https://numerics.mathdotnet.com/api/MathNet.Numerics.Distributions/StudentT.htm 엑셀 등가 기능은 T- 테스트입니다. 하지만 math.net에서이 방법을 사용

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다 변수 균일 분포를 생성하는 방법은 무엇입니까?

목표 I Java로 지정된 correlation coefficient 갖춘 양면 변량 균일 분포로부터 샘플 싶다. 상담자 등의 다변량 균일 한 분포를 구현하는 데 사용할 수있는 어떤 방법 ? 또는 나는 바퀴를 재발견 할 필요가 없도록 그런 일을 구현하는 것이 기존 패키지가 있습니까? 나는 R 지금까지 패키지 mvtnorm있어 무엇 지정된 상관 계수와 다변량

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lme4은 경고없이

똑같은 서식이 개 데이터 세트를 주어 독특한 문제를 갖는 임의 차단을 계산하는 데 실패, 두 모델은 같은 임의 효과 구조를 생성하지 않는 동일한 방식을 지정했습니다. 데이터의 디자인은 각각 4 개의 조건에서 하나의 관찰로 각각 48 개의 고유 한 주제가 있도록하는 것입니다. 결과 변수는 'dv'열이고 예측 변수는 'cond'열, 그룹 변수는 'sub'열입니

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Laravel Tracker 결과가 생성되지 않습니다.

저는 laravel 5.4가 있습니다. 추적기가 설치되어 있지만 지금까지 결과를 얻지 못했습니다. 마이 그 레이션을 게시했지만 모델이 없으므로 게시 설명이 제대로 작동하는지 잘 모르겠습니다. 이것이 맞는지 궁금 해서요. https://github.com/antonioribeiro/tracker 또한 어떻게 자식 문에 설정됩니다 템플릿 페이지를 호출하는 방법

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normlit/fitdist/paramci를 사용하는 Matlab Confidence Interval은 요소 수에 따라 수동 계산과 다릅니다. 왜?

일부 신뢰 구간 계산을 테스트 중이지만 수동 계산에서 Matlab 함수 normfit/fitdist/paramci을 사용하여 차이점을 발견했습니다. 아래 코드를 살펴보고 더 많은 요소가 포함 된 data을 테스트하십시오. 데이터 크기가 커질수록 차이가 더 작아집니다. 누군가가 단서/해결책/설명을 가지고 있습니까? 감사 윌 %% Cleaning service

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MATLAB 그래프 네트워크 용 무작위 행렬

일부 포아송 분포에 따라 그래프 네트워크 용 무작위 행렬을 구현하려고합니다. 그리고 가능한 한 쉽게 말하고 싶습니다. 두 개의 노드 사이의 연결이 1 또는 0 (연결이없는 경우)으로 저장되는 대칭 행렬 만들기. 노드의 차수에 대한 Poisson-Distribution에 따라이를 어떻게 분배 할 수 있습니까? 따라서 람다에 따라 포아송 곡선이 다릅니다. 이것

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PyMC3 변수는 다른 변수의 결과에 따라 달라집니다

저는 MCMC 시뮬레이션을 처음으로 구현하고 있으며 이전 변수의 결과를 기반으로 정의 된 변수가 있습니다. 예를 들어 내 베르누이 변수가 반환하는 경우 0은, 그것이 1. 내 문제는 이들 중 어느 것도 문을 입력 얻을 것이다 경우 것으로 with pm.Model() as model: x = pm.Bernoulli('x', .5) if x