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:
我正在用高斯混合做EM算法,但问题是我的数据是如此的备用,所以值是非常小的接近于零的值。
这里是有问题的部分
for i=1:ncomp,
**logdenom = -log((2*pi)^(dim/2)*sqrt(abs(det(Cov(:,:,i)))));**
dist = mahalan(X,Mean(:,i),Cov(:,:,i));
y(i,:) = logdenom-0.5*dist;
end
星形线是问题所在。在计算过程中,它返回'inf‘值,然后返回结果nA值。我该如何处理这个问题。我也不使用log函数来计算它。
for i=1:ncomp,
di
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):
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", &
根据这个问题,。我现在正在尝试使用ARMA模型来拟合数据,但我再次找不到一种方法来解释模型的结果。下面是我根据和所做的事情。
# Parameter
INPUT_DATA_POINT = 200
P = 5
Q = 0
# Read Data
data = []
f = open('stock_all.csv', 'r')
for line in f:
data.append(float(line.split(',')[5]))
f.close()
# Fit ARMA-model using the first piece o
假设我有一个数据集。有一些范畴变量和一些数值变量。我想估计每个类别和其他类别的模型$y=exp(X'b)$的参数。我试图用R代码来实现它。但也有一些错误。
sex <- c("F","M","F","M","F")
age <- c(20,30,23,32,25)
dat <- data.frame(sex,age)
myfun <- function(par, data){
xx <- data
func <- exp(par[1