我使用lme4包运行了多级模型,结果如下:
Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method ['lmerModLmerTest']
Formula: y ~ 1 + con + ev1 + ev2 + ev1:con + ev2:con + (1 | pid)
Data: dat_ind
REML criterion at convergence: 341.3
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
我正在尝试使用R中的kppm包中的spatstat函数来拟合集群进程模型,现在,我收到了一条错误消息:
系统是计算奇异的:倒数条件数= 6.62594e-21“
连同一条警告信息:
无法计算方差: Fisher信息矩阵是奇异的
什么意思?我对模特的选择错了吗?还是我应该用一个ppm的模型?以下是错误信息的屏幕截图:-
#Inhomogeneous cluster point process model Fitted to point pattern dataset
#Fitted by minimum contrast
# Summary statistic:
# in
尝试使用指针算法实现简单的合并排序,但它返回的是非意义结果。按照惯例,l是最左边的有效索引,r是最右边的有效索引。
输入是5 1 3 2 4,但它返回:0 1 0 2 5,当然预期的输出是1 2 3 4 5。
#include <stdio.h>
void mergeptr(int *array, int l, int m, int r)
{
int tmp[r - l + 1];
int *tptr = &(tmp[0]);
int *lptr = &(array[l]);
int *rptr = &(array[m]);
我使用下面的函数从我的优化器中为一组给定的猜测lambda生成betas。
在运行时,我经常收到以下警告消息:
警告:矩阵是工作精度的单数。In NSS_betas at 9 In DElambda at 19 In Individual_Lambdas at 36
我希望能够从解决方案集中排除任何形成奇异矩阵的betas,但是我不知道如何测试它?
我一直在尝试使用rcond(),但是我不知道在哪里可以区分单数和非单数?
当然,如果Matlab正在生成警告消息,它已经知道矩阵是否奇异,所以如果我可以找到变量存储的位置,我就可以使用它了?
function betas=NSS_betas(lam
假设我在状态模型中拟合一个模型
mod = smf.ols('dependent ~ first_category + second_category + other', data=df).fit()
当我执行mod.summary()时,我可能会看到以下内容:
Warnings:
[1] The condition number is large, 1.59e+05. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
有时警告是不同的(例如,基于设计
我正在使用SVD函数来获取值。在我的Opencv中,我写道
Mat w, u, vt;
SVD::compute(A, w, u, vt);
在与MATLAB进行比较后,u和vt矩阵似乎与MATLAB返回的值不匹配。这些值实际上是匹配的,但有时,U(:1)和VT(:1)会从OpenCV返回的结果中取反。有时,VT元素被取反和翻转。虽然U*VT返回的值与MATLAB相同,但U和VT本身与MATLAB (随机)不同,我不确定是什么导致了这种情况。我使用的是OpenCV 2.4,你能帮我解决这个问题吗?
谢谢。
下面是程序中的一个函数:
//read the specified file and check for the input ssn
int readfile(FILE *fptr, PERSON **rptr){
int v=0, i, j;
char n2[MAXS+1], b[1]=" ";
for(i=0; i<MAXR; i++){
j=i;
if(fscanf(fptr, "%c\n%d\n%19s %19s\n%d\n%19s\n%d\n%19s\n%19s\n%d\n%d\n%19s\n\n
我不确定这是一个编程或统计问题,但我%99确定应该有一个数字问题。因此,也许可以提出一个可编程的解决方案。
我使用MATLAB的mvnpdf函数来计算多元高斯PDF的一些观测值.我经常会遇到“西格玛必须对称和正定”的错误。
但是,我正在从数据中获取covarince矩阵,所以数据应该是合法的。重新生成问题的代码是:
err_cnt = 0;
for i = 1:1000
try
a = rand(3);
c = cov(a);
m = mean(a);
mvnpdf(a, m, c);
catch me