当数据中存在NAs时,我们如何计算因子得分,以及CFA模型的下界和上界(或置信区间):
下面是一个示例:
ID = 1:500
states = rep(c("TS", "NE", "AR", "MO", "WA"),times = c(100, 100, 100, 100, 100))
schools = randomNames::randomNames(500) ## 5 first last names separated by a space
Gender = rep(c("male", &
我正在尝试将我的数据(CTR(双)值列表)拟合为beta分布,并估计alpha和beta形状参数。我发现我可以使用breeza库的mle方法来做到这一点,但我不理解调用mle方法所需的参数: object Beta extends ExponentialFamily[Beta,Double] with ContinuousDistributionUFuncProvider[Double,Beta] {
type Parameter = (Double,Double)
case class SufficientStatistic(n: Double, meanLog: Double,
newtonraphson <- function(ftn, x0, tol = 1e-9, max.iter = 100) {
x <- x0
fx <- ftn(x)
iter <- 0
while ((abs(fx[1]) > tol) & (iter < max.iter)) {
x <- x - fx[1]/fx[2]
fx <- ftn(x)
iter <- iter + 1
cat("At iteration", iter, "value of x is:
代码是用PyMC3编写的,但这是一个一般性问题。我想找出哪个矩阵(变量的组合)给我的概率最高。取每个元素的迹线的平均值是没有意义的,因为它们相互依赖。
下面是一个简单的例子;为简单起见,代码使用向量而不是矩阵。目标是找到一个长度为2的向量,其中每个值都在0和1之间,因此总和为1。
import numpy as np
import theano
import theano.tensor as tt
import pymc3 as mc
# define a theano Op for our likelihood function
class LogLike_Matrix(tt.Op):