我是一个使用R的初学者,当我试图计算多个子尺度的Cronbach's alpha时,我正在努力。我用的是心理治疗包。 这是我的数据库的一个例子:我有两个不同的分量表。分量表A包括项目1至3,分量表B包括项目4至5。 Subscale Student Item1 Item2 Item3 Item4 Item5
A 1 1 0 1 NA NA
A 2 0 1 1 NA NA
A 3 1 1
我是SAS的新手,我正在努力计算克隆巴赫的阿尔法。我使用的代码是:
proc corr data=test alpha;
var A B C;
run;
然而,
这样,我只能在结果部分的一个表中得到Cronbach的alpha。是否只有使用编辑器才能自动获得具有Cronbachα系数值的数据集中的新列?
可以计算变量A,B和C的Cronabch'sα,但每个组都是这样吗?例如,如果在我的数据集中,我有100个组,那么是否有可能一次就计算出Cronbach's alpha的系数,而不是通过创建100个不同的数据集?
我对R不熟悉,我正试图为一个数据集计算Cronbach's alpha (从心理包)。数据集如下所示:
R> belong_data
belong.q1 belong.q2 belong.q3 belong.q4 belong.q5
1: NA NA NA NA NA
2: 5 5 5 5 5
3: NA NA NA NA NA
我试图在一行中绘制3幅图,但是所有的图都应该是相同的大小(至少相同的高度)。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.gridspec as gridspec
x = np.random.uniform(size=2000) - 0.5
y = np.random.uniform(size=2000) - 0.5
z = np.random.uniform(size=2000) - 0.5
DPI = 106
fi
我正在做一个MSSQL函数,它从给定的数据集计算Cronbach's alpha。下面是我目前的代码:
DROP PROCEDURE IF EXISTS alpha;
GO
CREATE PROCEDURE alpha
AS
BEGIN
EXEC sp_execute_external_script
@language = N'R'
, @script = N'library(psych);
a = tryCatch(alpha(Test), warning = function(w) {alpha(Test,check.keys
问题:有一个坐标网格的数据点,它们需要被过滤到一个特定的,弯曲的区域。
解决方案:
面积是如何确定的?
- Within a grid, you are given a specific point (A) on that grid & an angle from that point (determined in relation to the grid)
- You are also given a target point (B) within the grid
- Draw 2 circles of differing, specific radii from p
上下文:我不确定这是否是发布这个问题的合适地点,如果不是,请告诉我。我的目标是解决半人马座阿尔法星系代码中给出的耦合微分方程。
代码:
#Import scipy, numpy and mpmath
import scipy as sci
import numpy as np
import mpmath as mp
#Import matplotlib and associated modules for 3D and animations
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from
我想验证我对基本矩阵的理解是否正确,以及是否可以在不使用任何相应的点对的情况下计算F。
基本矩阵计算为F = inv(transpose(Mr))*R*S*inv(Ml),其中Mr和Ml是右和左固有相机矩阵,R是将右坐标系带到左坐标系的旋转矩阵,S是斜对称矩阵
S = 0 -T[3] T[2] where T is the translation vector of the right coordinate system
T[3] 0 -T[1] from the left.
-T[2] T[1] 0
我知道基础矩阵可以用8点算法计算,但我没
我想用MATLAB解出下面的积分。我写了以下代码
function f = LO_scheme2a(r,kk)
% Run the Prog by : q = integral(@(r)LO_scheme2a(r,kk), 0, inf)
%% System parmaeters
lambda_m= 10^(-2);
lambda_f= kk.*lambda_m; %can be change based on senario
mu= 10^-4; %user density (find the proper user density or sc
我一直在做一项数据分析而没有任何关联。但是当我试图找出克隆巴赫的阿尔法时(!)变量组合-R坚持data length is not a multiple of the number of columns。
以下是一个例子:
PsycLoc <- subset(SCWB,select=c(Belong_2, Belong_3))
PSYCLOC <-data.matrix(PsycLoc)
alpha(PSYCLOC, check.keys=TRUE)
Reliability analysis
Call: alpha(x = PSYCLOC, check.keys = TRU
我一直在到处寻找,但我找不到任何关于训练HOGDescriptor的好教程。我是HOG的初学者,但我以前使用过其他对象检测算法(例如CascadeClassifier)。
在我看来,我必须创建一个CvSVM对象并运行CvSVM::train(),传入一个浮点数的向量( Mat )、该Mat的标签(1或-1)和一个CvSVMParams对象。我对如何将该CvSVM转换为HOGDescriptor::setSVMDetector()中所需的浮点数向量感到非常困惑。我知道我可以使用CvSVM::predict(),但这不允许我进行多尺度检测。有没有什么代码可以传递给我经过训练的CvSVM (或者可能
我使用MCMCglmm()运行一个具有两个随机效应的多变量模型(4个响应变量)。我目前使用的是逆Wishart优先。
###current set up for prior
prior.miw<-list(R=list(V=diag(4), nu=0.002),
G=list(G1=list(V=diag(4),
nu=0.002,
alpha.mu=c(0,0,0,0),
alpha.V=diag(4)*1000),
我想写一个按字母顺序打印最长的子串的程序。
如果是平局,则打印第一个子字符串。
下面是我写的内容
import sys
s1 = str(sys.argv[1])
alpha = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
def longest_substring(s1):
for i in range(len(alpha)):
for k in range(len(alpha)):
if alpha[i:k] in s1:
return alpha[i:k]
print(