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    我有三年的月度数据显示样本中X化学品的浓度。数据显示预测的季节性。但是,季节不是你常规的夏季/冬季等。我想了解如何在SAS中描绘季节。我试图打破今年的主赛季(高浓度vs低浓度)。因此,我需要SAS能够确定两个季节之间的突破点(即哪个月处于高浓度季节,哪些月份处于低浓度季节)。任何方式来做到这一点?

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    我期待做一个简单的任务,整齐地打印name行,对应的国家,以及那个行的排序降序排列的权利islmtotal。我下面的代码只打印islmtotal,但我已经给了它应该如何看一个例子: Name Islmtotal USA 1.99 GER 1.93 NED .76 religion = pd.read_csv('natldata.csv', usecols = [0, 2, 51,

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    当我运行通过sm.Logit logistic回归(在statsmodel库)解释logistic回归分析的结果,结果的一部分是这样的: 伪R-SQU :0.4335 数似然:-291.08 LL-NULL:-513.87 LLR p值:2.978e-96 我怎么能解释的符号模型的意义?或者说,解释的能力?我应该使用哪个指标?我在网上搜索,没有太多关于伪R2和LLR pvalue的信息。我很困惑,

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    我想关联2趋势线。 学生参加测试,他们的平均成绩。参加考试的学生人数逐渐减少,平均成绩提高。发生这种情况是因为只有获得较高分数的学生才会坚持​​更多。事情是,最终不会有任何学生离开,或者只剩下一个人。 我想找到平均成绩和参加考试的学生人数之间的关系。但我不知道如何甚至是否有这样的公式。 Example

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    我有一个颜色,质量和价格的数据框,我想比较颜色如何改变质量感知。 我需要获得每种颜色和质量组合的价格均值的表格。 我目前正在尝试与聚合,但我似乎无法找到适当的组合。 aggregate(price ~ color, list(Quality = D$quality), data=D, FUN=mean); 输入: Quality | Color | Price Good | Red | 4500

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    没有人知道计算投资组合或股票相对于基准的Beta(β系数)的方法,例如像C#中的S & P这样的指数? 我已经有2个类型的数组,这将是这样一个计算所需的,但我找不到任何圆滑的方式来做到这一点。 StatisticFormula.BetaFunction方法(Double,Double)存在,但它接受每个参数的一个值,而不是一个数组 - 统计上没有意义。 在此先感谢

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    问题: 有3条路径只有一条通往家。 第一个路径让你失去了3天,然后你回到了开始你必须选择另一条路径。 第二条道路让你失去了2天,然后你回到了开始,你必须选择另一条路径。 最后一扇门在1天内带您回家。 基本上,你继续前进,直到你选择最后一个路径。我试图通过模拟1000次尝试来找到回家的平均时间。 这里是我迄今: days=0 for i in range(1000): door=["a"

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    我想知道为什么我们的目标是最大化AUC时最大化准确性产量相同? 我认为这与主要目标最大化的准确性以来,AUC会自动变大。

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    我有一个数据, temp_data <- as.data.frame(matrix(rbinom(9*9, 1, 0.5), ncol=9, nrow =9)) colnames(temp_data) <- paste(rep(c("a","b","c"), each=3), rep(c(1,2,3), 3), sep = "") 我想在data.frame的因素运行多个t.test和获取显

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    我需要在Octave/Matlab中实现多元回归系数的置信区间。 该任务是以一种常见的方式定义的:数据Y,设计矩阵X,系数β,使得Y =βX。对于β的代码是后来干脆: beta = pinv(X)*Y 现在,作为一个愚蠢的物理学家,我有点信心和预测区间丢失。公式以及它们的实现。 注意:我知道有一个Matlab函数mvregress,但它仍然从我正在使用的Octave中丢失。 注2:在Cross