variance

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kモードが適用された後、すべてのクラスタのパラメータをどのように変化させるか？ kモードのクラスタリングを適用し、CLUSPLOTを使用してクラスタをプロットし、クラスタが重なり過ぎるようになった。テストするには、すべてのクラスタで変数の分散を求める必要があるt検定を適用したいと考えました。しかし、我々は分類データを有するので、どのように分散を計算すべきか？

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複数のデータセットにわたる特定の変数の分散の計算方法R

変数がそれぞれtime_tick,gyr_X_value,gyr_Y_value、gyr_Z_valueの3つのデータセットがあります。次のようにデータセットのうちの一つの例である： time_tick gyr_X_value gyr_Y_value gyr_Z_value 1 .01 .12 .24 -.28 2 .12 0 0 .05 3 .04 .10

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ggplot 2を使ってmeanplotをグループ（ジェンダー分析）で作成する方法は？

さて、私はggplot2を使用してRに次のプロットを作成したいと思います： Gender based meanplot ここで示された出力を生成するために、実際のコードです： mydataは3と観測のデータフレームである boxplot(mydata$socialanxiety~mydata$sex1, + horizontal=F, col = "gray", na.action=na.omi

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バウンドバリアントジェネリックはAnyになりますか？

私はいくつかのジェネリック、怠惰、そして暗黙のうちに触れていて、壁に当たっていました。ジェネリック型の境界にしか関係していないと確信していますが（私は間違っているかもしれません...）ストリームを構築しようとしていました様の事： object MyStream { def empty = new MyStream[Nothing] { def isEmpty = true

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valの差異が無効です - エラー：反変種Uが共変位置で発生します

Scalaの分散について質問があります。以下のコードはコンパイルに合格する有効なコードです。 // <Code A> // VALID (COMPILE PASS!) class A[+T, -U](t: T, u: U) は、しかし、以下のコードは、valを使用してコンパイル通過しない、有効ではありません。 // <Code B> // INVALID (COMPILE ERROR)

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分散を最小化するpython

これを進める方法がわかりません。私は数字のリスト（正確な数字のリスト）を持っていますが、これらの数字にはあいまいさがあります.x、x + 1、x-1はまったく同じものです。しかし、私は要素の変更によってリストの分散を最小限に抑えたいと思います。ここで私は（私はそれが動作しません知っているサンプルリストで）これまでに考えたものだ： import numpy as np from scipy imp

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Matlab - - 分散を正確にスケーリングする方法を理解できません

whiteNoiseは、whiteNoise ~ N(0,1)分布のランダム変数です。次に、分散をepsilon*whiteNoiseと変更して別のノイズを生成したいと思います。この用語はepsilon*whiteNoise ~ N(0,epsilon^2)を意味します。この私は再びイプシロン*ホワイトノイズが分散0.0001の別のホワイトノイズを発生させると同じである場合だけ見るためにx = s

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R出力からの混合モデルによって説明される変化を推測するには？

私は、混合効果モデルから次のような出力を得ました。私はモデルによってどの程度の変動が説明されているかについて話したいと思います。残差に対応するランダムなエフェクトの下の分散です（ここでの試行はランダムなエフェクトです）。すなわち58.6パーセント、またはこの REML criterion at convergence: 71.9 Scaled residuals: Min 1Q M