我正在寻找一种方法来计算R中的偏差校正加速置信区间,使用自举结果的向量(这是人口增长率的自举估计-λ)。但是,我发现的包要么使用特定的对象类型(就像在“引导”包中一样),要么不计算BCa类型的置信区间。我使用for循环引导结果,然后将结果存储在向量中的原因是,对于每个引导重采样,我首先获得一个80x33的结果矩阵,该矩阵定义了每一年采样中每个总体的参数,而这些参数又定义了每个总体的lambda。据我所知,这在引导包中会很麻烦,并且很容易作为for循环进行编程。实际的函数集相当复杂,不能包含在这里。 我确实尝试过使用这个问题作为指南来伪造一个“引导”对象,但它不起作用:How can I us
根据Adam的伪代码:
我写了一些代码:
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# np.random.seed(42)
num = 100
x = np.arange(num).tolist()
# The following 3 sets of g_list stand for 3 types of gradient changes:
# g_list = np.random.normal(0,1,num) # gradient direction changes frequently in posit
我正在使用boto3从亚马逊网络服务的S3存储桶中加载一些文件。运行得很好。但是,对于单元测试,我调用了freeze_time,然后函数返回错误:botocore.exceptions.ClientError: An error occurred (403) when calling the HeadObject operation: Forbidden。 有没有一种解决方案,可以让我继续使用freeze_time,并从S3中检索该文件? 代码在没有@freeze_time("2019-01-30")的情况下可以工作,添加后就不能工作。 import boto3
from f
我试图手动计算列值的分位数,但与Pandas的结果输出相比,无法使用公式手动找到正确的分位数值。我四处寻找不同的解决方案,但没有找到正确的答案。
In [54]: df
Out[54]:
data1 data2 key1 key2
0 -0.204708 1.393406 a one
1 0.478943 0.092908 a two
2 1.965781 1.246435 a one
In [55]: grouped = df.groupby('key1')
In [56]: grou