weighted

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我想用加权数据组来计算两种频率表。您可以用下面的代码生成可再生的数据： Data <- data.frame( country = sample(c("France", "USA", "UK"), 100, replace = TRUE), migrant = sample(c("Native", "Foreign-born"), 100, replace = TRUE),

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SQL中的加权回归

我是SQL新手，所以希望有人能给我一些希望。我们使用简单线性回归得到了一个存储过程。现在我想使用lamda的折扣因子，即1，lamda，lamda^2，...，lamda^n来应用一些权重，而n是原始系列的长度。我应该如何生成折扣重量系列并应用于下面的当前代码结构？ ... SUM((OASSpline-OASPriorSpline) * (AdjOASDolDur-AdjOASPriorDol

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Tableau，如何计算加权标准差

我有计算加权标准差的问题。下面是我使用的公式： sum([Weight]*(([Variable]-[Mean Score - Variable])^2)) / SUM([Weight]) ，但有一个错误弹出消息“不能混用都汇集和非汇集起来” 我不知道这有什么错我的公式？感谢

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Interval对于一个NumPy数组，其间隔由另一个数组定义的argmax

我有一个排序的非唯一数字的一维数组。他们重复的次数是随机的。它与具有相同大小的权重数组相关联。对于给定的一系列相同的元素，相关的一系列权重可能也可能不具有重复的元素，并且在整个权重阵列中，可能有也可能不会有重复的元素。 E.g： pos = np.array([3, 3, 7, 7, 9, 9, 9, 10, 10]) weights = np.array([2, 10, 20, 8, 5,

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最短路径算法

我对加权图上的最佳算法问题有疑问。给我一个带有权重的边界列表，一个带有保存点的列表，一个starte和end-node以及一个步骤的最大距离。输出应该是一个保存点列表，可以从开始节点和结束节点一步访问。我想到了保存点列表中每个点的某种dijkstra算法。我不确定这是个好主意，因为如果我有很多保存点，我会多次计算很多路径。欢迎每个想法/帮助！非常感谢您提前！

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如何用igraph在Python中创建顶点重量的图形？

我搜索，但发现有很多关于如何创建具有边权重的图形的示例，但没有一个示例显示如何创建具有顶点权重的图形。我开始怀疑它是否可能。如果一个顶点加权图可以用igraph创建，那么是否有可能用igraph来计算加权独立性或其他加权数？

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熊猫GROUPBY体重

鉴于以下数据框： import pandas as pd d=pd.DataFrame({'Age':[18,20,20,56,56],'Race':['A','A','A','B','B'],'Response':[3,2,5,6,2],'Weight':[0.5,0.5,0.5,1.2,1.2]}) d Age Race Response Weight 0 18 A 3

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Google Foobar，资源限制下的最大独特访问次数，图中的负权重

我无法计算出问题的类型。我还是个学生，还没有参加过图论/线性优化课程。我唯一知道的肯定是检查负循环，因为这意味着您可以将资源限制提高到无穷大，允许您拿起每只兔子。我不知道选择下一条道路的“理由”。我也不知道何时终止，因为你可以继续使用所有的边缘，并使资源限制永远降到0以下，但永远不会逃脱。我并不是真的在寻找代码（因为这是一个编码挑战），只有问题的类型是这样的（例如：最大流量，最长路径，最短路径

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在ggplot2中添加加权最小平方趋势线

我正在使用ggplot2准备一个图，我想添加一个基于加权最小二乘估计的趋势线。在基地的图形，这可以通过发送一个WLS模型做abline： mod0 <- lm(ds$dMNP~ds$MNP) mod1 <- lm(ds$dMNP~ds$MNP, weights = ds$Asset) symbols(ds$dMNP~ds$MNP, circles=ds$r, inches=0.35) #

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如何高效地计算加权移动平均数

我需要计算一个加权移动平均无循环和存储信息的过程。重量可能是线性的，因此旧样本的权重小于新样本的权重。例如，使用20个样本的窗口，我的权重向量是： [1 2 3 4 5 ... 20] 我使用下面的公式来计算移动平均值： newMean = currMean + (newSample - currMean)/WindowSize 现在我需要“注入”体重。我可以知道： 1.我正在考虑哪个样