coefficients

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私はインターネット上でこのコードを見つけました。その背後にある理論を知りたいのですが、誰かが私を正しい方向に向けることができますか？ここでコードです： float4 SHCNormalize(in float4 res) { // extract direction float l = dot(res.gba, res.gba); res.gba /= max(0

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c＃株価とインデックスの間のポートフォリオベータの計算

ポートフォリオや株価に対するベータ（ベータ係数）を計算する方法を知っている人は誰でも、例えばS & P in c＃のような指標ですか？私は既にこのような計算に必要なdouble型の配列を2つ持っていますが、これを行うための洗練された方法が見つかりません。 StatisticFormula.BetaFunctionメソッド（Double、Double）が存在しますが、これは配列ではなく各パラメータ

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lm関数もy変数の推定値を返します

私は単純なlmモデルを実行しようとしています。私は最後に、coefs2は推計、p値などが含まれている必要があります。しかしcoefs2の最後の行で、私はまた、Y変数を参照してください。次の dt <- data.table( y=rnorm(100,0,1), x1=rnorm(100,0,1), x2=rnorm(100,0,1), x3=rnorm(100

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リグレッションプロットに線形モデルの結果を追加するには

こんにちは私は線形モデルと回帰プロットを作成しました - しかし、私はモデル結果をプロット自体 - 下の画像のようなもの：私はプロット上のキーの結果を表示するにはどうすればよい？以下は、プロットのための私のコードは次のとおりです。 library(ggplot2) ggplot(HP_crime15, aes (x = as.numeric(HP_crime15$Theft15), y =

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lmerの切片の選択

私は、サイズが遺伝子発現と有意に相関するかどうかを理解するためにlmerモデル（lmerTestから）を使用しています。もしそうなら、特定の遺伝子がサイズと相関しています'とランダム効果）： lmer(Expression ~ size*genes + (1|female) + (1|cage), data = df) 要約出力には、私の遺伝子の一つは、（切片としてアップに使用されている、それ

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プールされたOLS推定から個々のスロープ係数を抽出するR

プールされた回帰における特定の変数の個々の係数をすべて抽出したいという問題が発生しました。私のデータは次のようになり、私はplmパッケージと要約を使用してX. Observation name date Y X 1 A 1 Y1 X1 2 A 2 Y2 X2 3 B 1 Y3 X3 4 B 2 Y4 X4 にYを退行、Rだけしかし私にはXの1つの係数を与え、私はでX変

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h2o deeplearning：入力変数のインパクト/係数は何ですか？

は私をH 2 Oで、米国の空港でディープラーニングモデルをタクシーアウト時間を予測しようとしています： #Deep learning neural network deep<-h2o.deeplearning( training_frame = train, validation_frame = valid, x=predictors, y=tar

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「フィット」機能から

間違った係数を取得、私はこのように見ているテーブルを持っている：左から： x Line Name -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 -1500 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN -1000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 N

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MP3量子化プロセス中にデータが失われる

MP3エンコード処理中に、データが量子化される前に、ウィンドウングおよびMDCT関数を通過します。私はそのデータの量子化が失われることを意味するのだろうかと疑問に思っています。 MP3 Encoding

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ggplot2のstat_smoothの式を受け取るR mtcarsの例

こんにちは、stat_smoothの方程式は、ggplot2の中か、または他のどこかで取り出すことができます。私が使用していたコードは次のとおりです。 p <- ggplot(data = mtcars, aes(x = disp, y = drat)) p <- p + geom_point() + stat_smooth(method="loess") p おかげ