我正在尝试为我的一些模型获取一个AICc表,这些模型是使用glmmTMB包构造的。该模型给出了一个logLik值,但没有AICc。当我将模型放入AICc()时:
a <- print(AICc(model, trace = TRUE,
rank = "AICc", REML = FALSE))
我得到了这个错误:
Error in UseMethod("logLik") :
no applicable method for 'logLik' applied to an object of class
在大学的期末考试中,我决定写一篇关于copulas的论文,所以我收集了一些关于copulas背后的理论知识,它们是什么以及它们是如何工作的。我也在R中编程,但从未在R中使用copulas,因此我是R中copulas的新手。
我的问题是:我如何将原始数据(以R向量的形式)与Gumbel copula相匹配?
以下是我的数据格式:
x <- c(x1,x2,x3,...,xn)
y <- c(y1,y2,y3,...,yn)
现在我正在使用copula包,我知道如何生成随机copulas和Gumbel copulas,给定θ如下:
#independence case
r_matrix
我有一组实验值,我想找到更好地描述它们分布的函数。但在对一些函数进行修补的过程中,我发现scipy.optimize.curve_fit和scipy.stats.rv_continuous.fit给出了非常不同的结果,通常不利于后者。下面是一个简单的例子:
#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit as fit
from scipy.stats import gumbel_r, norm
import matplotlib.pyplot as plt
amps = np.loa
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
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
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,
目前,我正在将经验分布与中解释的理论分布进行拟合
使用分布,结果显示与分布有很好的拟合。
下面是我目前使用的一些scipys发行版的方法:
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data with random numbers of hypsecant distribution
data = scipy.stats.hypsecant.rvs(size=8760, loc=1.93,