我正在对数据集进行tobit分析,在该数据集中,因变量(让我们称之为y)在0处被删除。所以我就是这么做的:
library(AER)
fit <- tobit(data=mydata,formula=y ~ a + b + c)
这很好。现在我想运行“预测”函数来得到合适的值。理想情况下,我感兴趣的是未观察的潜在变量"y*“和观察到的删失变量"y”的预测值,参见参考1。
我检查了predict.survreg引用2的文档,我想我不明白是哪个选项给了我预测的删失变量(还是潜在的变量)。
我在网上找到的大多数例子都建议如下:
predict(fit,type="re
在之后,我试图解决一个填充不一致的问题,而不是每个批次的张量末尾的问题(换句话说,没有双关的意思,我的批次中有一个左删和右删的问题):
# Data structure example from docs
seq = torch.tensor([[1,2,0], [3,0,0], [4,5,6]])
# Data structure of my problem
inconsistent_seq = torch.tensor([[1,2,0], [0,3,0], [0,5,6]])
lens = ...?
packed = pack_padded_sequence(seq, lens, b
在Linux上,我正在构建一个以前与静态库( C++ )链接的可执行文件,我已经更新了构建,以便它现在可以动态地链接到这个库(.so)。我想确认这个库中的代码不再静态地链接到可执行文件中。我希望能够通过比较静态链接和动态链接的可执行文件的nm输出来确认这一点,但是两者之间有很多不同,如果有更好的方法推荐,那么手动确认这个way...wondering将是一种努力。
在一种情况下,可以使用SUM的结果吗?我当前的查询如下:
SELECT USERNAME, SUM(AMOUNT),
CASE SUM(AMOUNT)
WHEN SUM(AMOUNT) = 0.0 THEN 1
WHEN SUM(AMOUNT) < 50.0 THEN 2
WHEN SUM(AMOUNT) > 75.0 THEN 4
END AS gid, 0 FROM payments GROUP BY USERNAME;
这在我看来很好,但会产生这样的结果:
删失13.00空0
有可能这样做吗?
我在我的红帽子服务器上从不同的程序中获得了许多核心,这些核心没有任何特定的模式,它可以发生在Tuxedo服务器以及普通程序之间,所有程序之间唯一常见的事情是,所有程序都有与这个8629 number check_match.8629 ()相同的最高错误。
我如何识别这个数字所指的是什么?
提前感谢
核心转储文件数据
#0 0x005546b1 in check_match.8629 () from /lib/ld-linux.so.2
No symbol table info available.
#1 0x00554e17 in do_lookup_x () from /lib/ld-l