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我感兴趣的是制作一个具有最小二乘回归线和将数据点连接到回归线的线段的图,如此处称为垂直偏移的图形所示: http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFitting.html (摘自MathWorld-Wolfram网络资源: wolfram.com ) 我在这里完成了图线和回归线: ## Dataset from http://www.apsne
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这里是R中的入门统计练习: 使用rmr数据集,绘制代谢率与体重的关系图.将线性回归模型拟合到该关系.根据拟合模型,体重70公斤的预计代谢率是多少?给出直线斜率的95%置信区间. rmr数据集位于"ISwR"包中.看起来像这样: > rmr body.weight metabolic.rate 1 49.9 1079 2 5
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我们将树木的直径作为预测变量,并将树木的高度作为因变量.对于此类数据,存在许多不同的方程式,我们尝试对其中的一些进行建模并比较结果. 但是,我们无法弄清楚如何正确地将一个方程式转换为相应的R formula格式. 在R中设置的trees数据可以用作示例. data(trees) df
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我正在尝试创建适合数据集的线性模型的3d图.我能够在R中相对容易地做到这一点,但是我真的很难在Python中做到这一点.这是我在R中所做的事情: 这是我在Python中所做的: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas
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此R代码引发警告 # Fit regression model to each cluster y
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SQL Server 2005/2008中是否有任何线性回归函数,类似于解决方案 据我所知,没有任何东西.但是,编写一个非常简单.以下是y = Alpha + Beta * x + epsilon的常数alpha和斜率beta: -- test data (GroupIDs 1, 2 normal regressions, 3, 4 = no variance) WITH some_tab
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给出两个简单的数据集: head(training_set) x y 1 1 2.167512 2 2 4.684017 3 3 3.702477 4 4 9.417312 5 5 9.424831 6 6 13.090983 head(test_set) x y 1
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使用scipy.stats.linregress,我对一些高度相关的x,y实验数据集执行简单的线性回归,并开始目视检查每个x,y散点图是否存在异常值.更一般而言(即以编程方式),有没有办法识别和掩盖异常值? 解决方案 statsmodels软件包具有您所需要的.看一下这个小代码片段及其输出: # Imports # import statsmodels.api as smapi im
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这似乎是一个简单的问题,所以我希望它是一个简单的答案.我正在绘制我的点并拟合线性模型,可以这样做.然后,我还要在图表上绘制一些摘要统计信息,例如R平方值.我似乎只能在命令行中获得R Squared值. 任何建议;我需要看ggplot还是其他东西?预先感谢. #Does the plot plot(df$VAR1, df$VAR2) #Adds the line abline(lm(df$VA
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我似乎找不到任何进行多元回归的python库.我发现的唯一的东西只是做简单的回归.我需要针对几个自变量(x1,x2,x3等)对因变量(y)进行回归. 例如,使用以下数据: print 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7' for t in texts: print "{:>7.1f}{:>
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用户希望对var/covar矩阵中每对变量之间的相关性强加唯一,不平凡的上限/下限. 例如:我想要一个方差矩阵,其中所有变量都具有0.9> | rho(x_i,x_j)| > 0.6,rho(x_i,x_j)是变量x_i和x_j之间的相关性. 谢谢. 好吧,已经找到了一种快速,肮脏的解决方案,但是即使有人知道更精确的方法到达那里,也将受到欢迎. 我丢失了原来的登录名,因此我
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我正在使用libsvm进行多类分类.如何附加分类分数以比较分类的置信度与给定样本的输出,如下所示: Class 1: score1 Class 2: score2 Class 3: score3 Class 4: score4 解决方案 通过在libSVM中具有决策值选项,您可以首先使用一种对所有方法,并将它们视为2类分类.这是通过将每个类别的每个类别都设为肯定类别,而将其余类别
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我需要找到一个多项式回归线,并且我正在使用PHP-是否有库或第三部分脚本会为我做这件事?如果它也可以执行ANOVA,那将是一个好处,但主要是,我需要找到回归线. 我不知道如何计算多项式趋势线,我怀疑我自己学习如何做这件事太困难了,因此,如果其他人有一个脚本,我想使用它.我也愿意使用可以从php调用的另一个程序(因此仅命令行-无gui),但我更愿意坚持使用php. 解决方案 我也愿
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我无法从topicmodels的LDA函数创建可重复的结果.从他们的文档中举个例子: library(topicmodels) set.seed(0) lda1
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我已经注意到,一些Wordpress博客的页脚中存在查询统计信息,这些统计信息仅说明查询的数量以及处理特定页面所需的总时间,例如: 23个查询. 0.448秒 我想知道这是如何实现的.是通过使用特定的Wordpress插件还是通过在页面代码中使用某些特定的php函数? 解决方案 尝试将其添加到模板页脚的底部: num_queries;
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我想并排执行2x2条形图的代码,以使y轴最大值全部相同且 常见的ylabel 常见的xlabel 常见传说 常用标题 每个带有自己的字幕的条形图 每个条形图之间的分隔线,如图2所示 代码 # Wanted output 2x2 barchart where top column Ite. 1 and Ite. 2 and row-names female and mal
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我正在尝试使用WebRTC api中的getStat()来查看它是否提供任何有用的信息来衡量延迟和其他视频流数据.问题在于没有太多有关如何使用它的信息. 即使是较旧的现有示例也很少见,但此后api发生了变化. 例如,我的设置: peerconnection.getStats(function(stats) { console.log
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对于大的n(有关如何确定足够大的内容,请参见下文),通过中心极限定理可以安全地将样本均值的分布视为正态(高斯),但是我想要一个程序给出任何n的置信区间.做到这一点的方法是使用自由度为n-1的Student T分布. 所以问题是,给定您一次收集或遇到一个数据点流,如何计算这些数据点均值的c(例如,c=.95)置信区间(无存储所有先前遇到的数据)? 另一种询问方式是:如何在不存储整个数据流
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在R编码中遇到错误. 在我的Brand_X.xlsx数据集中,我尝试使用KNN插补来计算的NA值很少,但是却低于错误.怎么了谢谢! > library(readxl) > Brand_X str(Brand_X) Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 101 obs. of
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假设,我有连续10天对应于5个类别的每小时数据,创建为: library(xts) set.seed(123) timestamp
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