variance

0熱

1答えて

私は3多次元データを持っている場合：私は3シグマルールによって外れ値を検出したいので、これら3つの者が意味するデータと標準偏差を計算したい Data 1: (22, 80, 9) Data 2: (23, 78, 10) Data 3: (21, 81, 11) 。は、私は単純にデータ1、データ2およびデータ3を表現するための幾何平均を計算することはできますか？例えば：私は一次元デ

0熱

3答えて

ヒストグラムからの分布を得る

私はヒストグラムをプロットした値の配列を持っています。得られたヒストグラムから対応する分布を知りたいと思います。どのように可能ですか？ヒストグラムから適切な確率分布を得るための手順を説明してください。

0熱

1答えて

複数の（400k +）行を持つ場合、行内のデータポイントの等価性のテストを行う方法

2つのグループのデータポイントが同じ行に配置され、複数の行のデータ（400k +）があります。私は、これらの400K +行のそれぞれについて、2つのグループの分散を比較したいと思います。私は、例えば、データの単一の行のcarパッケージからleveneTestを実行することができます y<-rbind(c(1,2,20,50,100,1,2,3,1,2),c(20,2,80,50,100,1,2,3

1熱

1答えて

私はマクロ注釈に取り組んでいます

クラス名でクラスのパラメータを見つけ、私はこのような何かを持っている： def findClass(className: String) : ClassSymbol = { val tree = c.typecheck(c.parse(s"??? : ${className}")); return tree.tpe.typeSymbol.asClass; } 問題はcla

1熱

1答えて

lmeからの分散成分を抽出する

私は、温度1または温度2のいずれかで飼育された異なる遺伝子型の個体における所定の形質（TRAIT1）の測定値を有する。私は、遺伝子型（ランダム効果）と温度（温度が遺伝子型と交差する）が私の形質とそれらの間の相互作用に及ぼす影響について試験したい。次に、分散成分を抽出する必要のあるTRAIT1の遺伝性を計算したいと考えています（遺伝子型内と遺伝子型間）。これは私が実行したモデルです。 glm2<-

1熱

2答えて

異なる時間スケールでRMSEを計算する方法

私は18年間のシミュレーションデータと観測データを持っており、このコードを使ってRMSEを計算することができます。 sqrt(mean((df$simulated-df$observed)^2 , na.rm = TRUE)) しかし、私はRMSEを別の時系列の全期間、毎年、毎月、毎週、季節の時間スケールで計算する必要があります。さらに、相関係数、分散、バイアス、平均を行い、すべての結果を1つの

2熱

2答えて

オレンジPCAとscikit-learn PCAの結果が異なる

scikit-learn PCAを使用して、約20000個のフィーチャと400個以上のサンプルを持つデータセットの主成分を見つけています。しかし、scikit-learn PCAを使用するOrange3 PCAと比較すると、私は異なる結果を得ています。 Orange3 PCAが提案した正規化オプションもチェックしなかった。 scikit-learnで、最初の主成分は〜14％の割合を占め、2番目の

0熱

1答えて

PCA：コンポーネント数が同じでも同じ分散比率を説明しています

私はPCAを理解しようとしています。私は3次元のデータセットを持っていて、2つのPCAモデルを構築しました.1つは2つのコンポーネント、もう1つは3つのコンポーネントで構成されていました。しかし、私は両方のPCAモデルの説明された分散率が同じ理由はなぜ分かりません。 Model with 2 components: [ 0.60792494 0.31234679] Model with 3 co

0熱

1答えて

トレーニング/検証学習曲線の結果をどのように解釈するか？

私はScikitパッケージのランダムフォレスト分類子を使用しており、F1スコアとトレーニングセットサイズをプロットしています。赤はトレーニングセットF1スコア、緑は検証セットのスコアです。これは私が期待していたことですが、私は解釈に関するアドバイスをしたいと思います。は、私はいくつかの重要な差異があることがわかり、まだを表示さ検証曲線が収束すること。データを追加するとコンバージェンスの変化に影響