我有两个数据点,x和y,以及相关的y误差。我想通过数据点拟合一条直线,并计算斜率和截距的误差。当我尝试在cov=True中使用numpy ployfit来获得协方差矩阵以查找错误时,它给出了以下错误:
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,2) (0,)
示例代码:
import numpy as np
x=np.array([1,5])
y=np.array([1,5])
errors=np.array([0.2,0.4])
np.polyfit(x,y,1, w=errors, cov=Tru
我正在学习通过使用gwr.sel()和gwr()来使用R来编写一个简单的地理加权回归程序。我正在阅读gwr()的官方文档,链接:
我发现有一个名为“weight”的属性,它的定义如下:
**weights** case weights used as in weighted least squares, beware of scaling issues, probably unsafe
并包含在原函数定义签名中:
gwr(formula, data=list(), coords, bandwidth, gweight=gwr.Gauss,
adapt=NULL, hatmatrix
我正在尝试执行一个MCMCglmm
df=data.frame(y=rep(c(0:2),each=12),x=rnorm(3*12))
MCMCglmm(data=df,fixed=y~x, family="categorical")
我得到了错误信息
For error structures involving catgeorical data with more than 2 categories pleasue use trait:units or variance.function(trait):units.
我快速浏览了一下,但是没有找到太多关于这个符号及其含义的规
我有以下算法的实现
function[x,error,iter,flag,vetnorm_r]=gmres_givens(A,x,b,restart,maxit,tol)
% input A REAL nonsymmetric positive definite matrix
% x REAL initial guess vector
% b REAL right hand side vector
% M REAL preconditioner matrix
% re
当我使用R运行lm()回归时,我从summary()得到了“残差标准误差”。为什么只有一个残差标准误差值,而不是每个观测值的残差标准误差列表?
summary()中显示的此值的含义是什么?摘要()中显示的“残差标准误差”是每个观察值的残差标准误差列表的平均值吗?谢谢。
Residual standard error: 0.8498 on 44848 degrees of freedom
(7940 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.4377, Adjusted R-squared: 0.4
我试图在面板数据上使用广义最小二乘模型(gls in R)来处理自相关问题。我不想对任何变量有任何滞后。
我试图使用Durbin检验(R中的dwtest)来检验我的广义最小二乘模型(gls)的自相关问题。但是,我发现dwtest不适用于gls函数,而适用于其他函数,如lm。
有什么方法检查我的gls模型中的自相关问题吗?
我想要理解一件事:我们假设有三个变量(X, Y, Z),我们想要计算它们之间的协方差矩阵。我们得到一个均值和一个协方差。现在,我想使用randn函数从它生成样本。在randn函数中,如文档所述:
dst - output array of random numbers; the array must be pre-allocated and have 1 to 4 channels.
我的矢量dst必须设置为3通道矩阵才能工作。因为我有3个变量(X, Y, Z),我应该这样设置它吗?如果我有4个以上的变量,比如:X, Y, Z, W, R, T ...,我该怎么做?这是我使用的代码:
cv::
我正在尝试优化一个数学定义的函数对一个我知道包含类似结构的图像的拟合。有没有一种众所周知的方法来计算函数与图像拟合的残差? 我正在使用scipy.minimize.optimize尝试将曲线拟合到图像中。我的策略是通过最小化B和f之间的平均欧几里德距离来衡量我的特征(在下面的矩阵B中分割)与我的函数f的匹配程度。 我定义了以下函数,并将其传递给scipy.optimize.minimize # x is a tuple of arguments passed to f
# f is the function I am trying to fit to B, which returns a m
我想从sem()中提取误差协方差矩阵,但我不知道我做得是否正确。我使用了inspect("cov.ov"),对于"cov.ov",文档中写着“模型隐含的方差-协方差矩阵”。因此,这与误差协方差矩阵相同吗?代码如下:
# convert vector of correlations into matrix
wisc4.cor <- lav_matrix_lower2full(c(1,0.72,1,0.64,0.63,1,0.51,0.48,0.37,1,0.37,0.38,0.38,0.38,1))
# enter the SDs
wisc4.s
我估计了一个var模型,然后出现了一个问题:是否可以只提取残差的相关矩阵? Var1 <- VAR(vardata1,p = 1,type = "const") #estimation of the var model
summary(Var1) #showing summary --> correlation matrix is part of it.