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沙龙
1
回答
如
何在
R
中
的
一个
图中
拟合
两个
半
方差
函数
?
、
、
、
我试图在
一个
图中
绘制
两个
半
方差
函数
,但不幸
的
是它不起作用。我想解决方案很简单,但我
的
拉丁语已经到了尾声。这是我想放在
一个
图中
的
方差
函数
的
代码: variog_iso_a1 <- fit.variogram( emp_variog_iso_a1,(emp_variog_iso_a2, variog_iso_a2, as.table=TRUE
浏览 46
提问于2021-02-11
得票数 0
1
回答
何时在
R
中
的
krige
中
定义新列?
、
、
我想知道:在进行克里格法时,有必要重新定义您自己
的
列吗?in `[.data.frame`(object, , -coord.numbers, drop = FALSE) : 有没有什么我看不到
的
问题或者,我需要定义自己
的
列吗?谢谢。下面的程序是完全可重现和运行
的
:x <- seq(0,2000,by=20) x = sample(x,10,replace
浏览 2
提问于2015-04-07
得票数 1
3
回答
如何确定哪条回归曲线更适合?PYTHON
、
、
、
、
4.485, 4.465, 4.600, 4.681, 现在,我在怀疑: 第
一个
是指数
拟合
有没有一些python
函数
? 提前感谢!
浏览 1
提问于2018-06-07
得票数 1
1
回答
拟合
ARIMA模型
的
时间序列
的
方差
、
、
我认为这是
一个
基本
的
问题,但可能我混淆了概念。谢谢。 布鲁诺
浏览 0
提问于2013-05-08
得票数 3
1
回答
高斯过程回归:预测
方差
的
突然增加
、
、
、
我正在尝试做
一个
基于
方差
的
不确定性抽样,
如
Burr Settles
的
“主动学习”(Active Learning)一书,第18页,图2.6。书
的
链接:http://active-learning.net/ 我使用高斯过程回归,从科学学习
拟合
一维高斯
函数
.回归器
的
参数与本例
中
的
参数相同(无噪声情况) http://scikit-learn.org下图显
浏览 0
提问于2018-05-11
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何将
两个
分布从pdf(概率密度
函数
)中分离出来?
、
假设我
的
数据集
的
pdf(概率密度
函数
)如下所示,数据集中有
两个
分布,我想用Gamma和高斯分布来
拟合
它们。我读过这篇文章,但这只适用于
两个
高斯分布。以下是我想要做
的
步骤 我可以
浏览 3
提问于2020-12-04
得票数 2
5
回答
线性回归
的
偏差和
方差
计算
、
、
如果我们有4个参数X_train,y_train,X_test和y_test,我们如何计算像线性回归这样
的
机器学习算法
的
偏差和
方差
? 我已经搜索了很多,但我没有找到
一个
代码来解决这个问题。
浏览 1
提问于2019-03-21
得票数 0
1
回答
lme系数
的
协
方差
(或相关)矩阵
我用nlme软件包
的
lme
函数
拟合
了
一个
线性混合模型。“汇总”命令显示系数、它们
的
标准误差和系数
的
相关矩阵。如何才能得到
R
数据集形式
中
的
相关矩阵(协
方差
矩阵也很好)?lm命令(对于线性模型)确实在对象‘汇总(Lm5)$cov.unScale’中提供了协
方差
矩阵。我想在lme
函数
中找到
一个
对应
的
。
浏览 2
提问于2014-06-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
curve_fit
拟合
高度相关数据
的
问题
、
、
、
、
对于我
的
学士论文,我正在做
一个
项目,我想对一些数据进行
拟合
。这个问题有点复杂,但我尝试在这里最小化这个问题: 我们有三个数据点(可用
的
理论数据很少),但这些点高度相关。使用curve_fit来
拟合
这些点,我们得到了
一个
可怕
的
拟合
结果,正如你在这张
图中
看到
的
那样。(通过手动更改
拟合
参数,可以很容易地改善
拟合
。)我们
的
拟合
结果具有相关性(蓝色)和被忽
浏览 21
提问于2017-06-29
得票数 3
回答已采纳
2
回答
在
R
中
执行VIF测试
、
我几天前开始使用
R
studio,我正在努力计算
一个
VIF。情况是这样
的
:我已经安装了一些包来执行VIF (Faraway,Car
浏览 0
提问于2016-11-23
得票数 0
2
回答
模型
中
的
过
拟合
问题
、
、
、
R
_2评分为0.92,训练集误差为900-1000.
R
_2
的
分数是0.98,我无法消除这种过度
拟合
,如果是,我认为它是什么。我也使用了简单
的
估计量,但是他们在训练和测试中有太多
的
偏差。我知道,如果我有更多
的
数据,有
一个
方法可以摆脱这种过度
拟合
,但这些数据是我可以从我刮过
的
页面
中
获得
的
最大数据。因此,第
一个
问题是:如果没有适当和大
的
数据集,是否存在
浏览 0
提问于2018-06-11
得票数 1
1
回答
spatstat
拟合
混合模型估计
的
置信区间
、
、
混合Gibbs模型对于
拟合
空间模式数据是灵活
的
,然而,我对如何获得
拟合
模型
的
估计
的
置信区间感到困惑。例如,我
拟合
了
一个
混合geyer模型,包括
一个
硬核和
一个
geyer饱和度分量,得到了估计: Mo.hybrid<-Hybrid(H=Hardcore(), G=Geyer(81,1)) my.hybrid显然,数据X是样本,即解剖图像
中
的
细胞
的
样本。为了报告统计结果,需要伽马<
浏览 13
提问于2020-01-01
得票数 0
1
回答
R
中
fa()和factanal()
函数
的
区别
、
、
、
我正在对我
的
数据集进行探索性因子分析,该数据集由23个变量组成(这些变量是向人们提出
的
问题)。我得到了这些变量
的
1777个观察值,我想调查可以解释这些变量
的
潜在因素。因此,我首先使用
函数
fa(),然后尝试使用
函数
factanal(),它给出
的
结果与我难以解释
的
结果不同。 谁能给我解释一下fa()和factanal()
函数
之间
的
区别?
浏览 0
提问于2018-05-29
得票数 1
1
回答
在高斯混合模型/期望最大化模型
中
包含时间依赖性?
、
、
、
我正在处理
一个
时间序列数据集,因此在
拟合
scikit-learn包
中
的
GaussianMixture()
函数
时,我需要使每个特性(时间戳)具有依赖性。但是,在检查源代码后,我没有找到自定义协
方差
矩阵
的
参数。 由于我有限
的
统计知识,我很好奇如
何在
E步期间修改协
方差
矩阵,以便将时间相关性纳入GMM模型。非常感谢。下面是源代码:我想要在estimate_gaussian_parameters()
函数
中进行
浏览 8
提问于2019-02-18
得票数 0
3
回答
Python scikit学习线性模型参数标准错误
、
、
、
在
拟合
一个
简单
的
线性
函数
后,
如
import numpy as nprandn = np.random.randn我想要访问这个简单模型
的
参数
的
方差
-协
方差
矩阵,以及这些参数
的
标准误差。我熟悉
R
和vcov()
函数
,似乎scipy.optimize有一些用于此()
的</
浏览 2
提问于2014-03-13
得票数 21
1
回答
回归直线垂直于x轴时如何用最小二乘法计算
方差
、
、
我有一些2D平面上
的
数据。我想要计算它们
的
方差
,但是回归线可以垂直于x轴,那么获得
方差
的
正确方法是什么?
浏览 1
提问于2018-10-19
得票数 2
1
回答
python scipy.optimize曲线仅用两点
拟合
我只想对
两个
数据点
拟合
幂律模型(x**m * c),以求出斜率m。我使用了scipy.optimize
中
的
curve_fit
函数
来解决这个问题。np.array([0.0086, 0.0055])print(coeff, var) 成功返回m
的
值但是var
的
值是[[ inf inf] [ inf inf]]。仅仅因为
两个
数据点有什么问题吗?
浏览 1
提问于2015-10-27
得票数 2
1
回答
MATLAB在直方
图中
加入高斯
拟合
、
、
、
我试图在MATLAB中将高斯
拟合
添加到直方
图中
,但我不知道如何将这种
拟合
应用于
一个
特定
的
峰值。: it's our fit y=ylim; hold on hold off 这
两个
街区给了我
两个
不同
的<
浏览 6
提问于2013-11-07
得票数 0
1
回答
心理
r
包
的
主成分分析:如何只获得总解释
方差
和模型
拟合
测度?
、
、
、
在我正在构建
的
一个
闪亮
的
应用程序
中
,我只想显示解释
的
方差
和主
函数
输出(
r
包心理
的
输出)
的
模型
拟合
度量。我研究了输出
的
结构,但不知为什么(也许有点奇怪),我找不到这些值的确切位置。有人知道如何从输出
中
获取这些值吗?
浏览 0
提问于2014-04-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
R
中
两组间Mahalanobis距离
的
简单算例
、
、
我试图用来重现
两个
组之间
的
Mahalanobis距离。在我看来,这个例子很好地解释了这个概念。然而,我无法在
R
.在此示例
中
,使用Excel获得
的
结果是Mahalanobis(g1, g2) = 1.4104。按照给出
的
R
的
答案,并将其应用于上面的数据如下:g1 <- matrix(c(2, 2, 2, 5, 6, 5, 7, 3, 4solve(V) %*% d
浏览 7
提问于2017-06-19
得票数 1
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