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データセットに多変数線形回帰を適合させて、モデルがデータをどれだけうまく説明しているかを調べようとしています。私の予測因子は120件の寸法を持っていると私は177個のサンプルがありますstatsmodelsを使用して X.shape =（177120）、y.shape =（177）を、私は非常に良いR二乗0.76のを取得しますProb（F-統計）は0.06であり、これは有意性に向かい、データの良

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WebRtc StatsReportパラメータ

私のAndroidアプリケーションではWebRTCを使用しています。現時点で、私は自分自身に統計収集の質問をしました。 PeerConnectionオブジェクトからは統計が得られますが、多くの値があります。それらのいくつかは明白です、彼らは私には完全に理解できません。みんなに対処するのに役立ちます。どちらのパラメータが通信の悪化を示しているかの変更を促すことはできませんでした。 ssrc : 26

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numpyのnumpy.histogram/random numbersの奇妙な振る舞いは？

私はPythonで乱数のいくつかの特殊な振る舞いを見つけました。特にnumpy.randomというモジュールを使用しました。私は二項分布を期待（興味のある読者のために、これはEhrenfest modelをシミュレート）および大n正規分布のためであろう大Nの限界で n = 50 N = 1000 np.histogram(np.sum(np.random.randint(0, 2, size=

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インターセプトの標準誤差scipy.stats.linregress

関数scipy.stats.linregressは、自動的にフィットスロープの標準誤差を計算します。どのようにしてインターセプトの標準誤差を得るには？

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Rのlsmeansを使用して複数の比較の補正をプログラムするにはどうすればいいのでしょうか？

lsmeansを使って複数の比較を修正する方法があるのではないかと思います。比較？私は[R lsmeans adjust multiple comparisonを見つけましたが、私はこれが私が必要とするところに到達するとは思わない。基本的に、私のデータを説明するのに最適なモデルは完全なモデルなので、3つの要因（年、川、性別）（4つの河川と4つの異なる年）の相互作用を見ています。私はちょうど= L

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すべてのヒューリスティックアプローチは、UPGMAのように、繰り返し分析で異なる結果をもたらすことができますか？

すべての発見的アプローチがあるかどうかを知りたいと思いますが、グループがあまり定義されていなければ、具体的にはUPGMAまたはアフィニティ伝播が繰り返し分析で異なる結果をもたらすかもしれません。ヒューリスティックアプローチは最適を保証できない実用的な手法であるため、明確な最適化がない場合、それぞれの繰り返し解析で異なる解決策を得ることが可能です。したがって、これはすべてのヒューリスティックなア

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stats.probplot（python）にR^2が表示されない

stats.probplotで最近変更されたことがある人はいますか？私はqqプロットをプロットしていますが、うまくいきますが、R^2統計量は生成されません。理由は分かりませんか？ x = stats.norm.rvs(loc=0, scale=1, size=100) stats.probplot(x, dist='norm', plot=pylab) plt.show()

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サポートベクターマシンモデルはどのくらい具体的にするべきですか？

SVMの使用のポイントは、アルゴリズムが入力が真か偽かなどを判断できるということです。予測保守にSVMを使用して、システムの可能性を予測しようとしています。オーバーヒート。私の例では、範囲は0-102℃です。温度が80℃以上になると、故障として分類されます。私の入力は30倍（最後の30回の読み）の配列です。私はSVMを訓練するためにいくつかのサンプル入力をしていますが、訓練のために非常に特