結果として、Passing the certification exam (0 or 1)のロジスティック回帰モデルを実行しました。最も強い予測因子の1つは、学生のプログラムGPAで、プログラムGPAが最も高く、認定試験に合格する確率が最も高いことがわかりました。 Standardized GPA, p-value < .0001, B estimate = 1.7154, odds ratio
私はフォンミーゼス分布のパラメータを手で計算しており、シピフォンミーゼスフィット関数と比較したいと考えました。 fit関数の結果が矛盾しています。 私の2つのデータセットは、D1 = [0.8pi、0.9pi]およびD2 =である[0.2pi、0.1pi] マイPythonの機能は以下である: def calc(data):
'''Takes a 1-D dataset and us