glm을 실행 한 후 matrix list r(table)을 입력하고 모든 결과 표를 볼 수 있습니다. 원하는 경우 변수에 경사 및 SE를 쓸 수 있습니다 (예 : gen B=_b[x1] 또는 gen se=_se[x1]). 그러나 이것은 신뢰 한계, ll 및 ul에서는 작동하지 않습니다. 유사한 방법으로 어떻게 접근 할 수 있습니까?
사용 데이터 홀트 - 윈터스 예측 함수 & ggplot() 사용하려고 UKDriverDeaths . 기본적으로 신뢰 구간 (2)으로 ggplot (1)에 데이터를 재생하십시오. library(xts)
ts_pred <- ts(c(hw$fitted[, 1], pred), start = 1970, frequency = 12)
df <- merge(as.xt
메트릭 v와 범주 형 변수 t가있는 데이터 프레임이 있습니다. 나는 각 라인 주변에 리본을 추가 할이 set.seed(42)
v <- runif(20, min=0, max=100)
t <- sample(LETTERS[1:2], 20, replace=TRUE)
df <- data.frame(v,t)
qplot(1:length(v),v,data=df
시계열에 대한 ARMA 예측 요약 (print arma_mod.summary())은 신뢰 구간에 대한 몇 가지 수치를 보여줍니다. 예측 된 값을 보여주는 플롯에서 예측 간격으로이 수를 사용할 수 있습니까? from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std
prstd, iv_l, i
Moran의 I 분석을 실행하여 피쳐 간의 공간적 관계를 찾습니다. 분석은 ncf R 패키지의 correlog 기능을 사용하여 수행되었으며 유전자 데이터에서 생성 된 처음 3 가지 주성분을 사용했습니다. 분석 결과는 다음과 같습니다. distance=c(2.806063,8.208133,14.03604,19.03151,24.44091, 2.806063, 8.
2 레벨의 계층 적 데이터가 있으며 최상위 레벨에서 비 파라 메트릭 부트 스트랩 샘플링을 수행하려고합니다. 즉 원래의 클러스터 내 데이터를 유지하면서 대체하여 가장 높은 수준의 클러스터를 임의로 샘플링합니다. 부트 오브젝트가 필요한 boot.ci()를 사용하여 BCa 신뢰 구간을 빌드하려는 이유로 {boot} 패키지에서 boot() 함수를 사용하여이 작업을
나는 지금부터 며칠 동안 싸워야한다는 질문을 받았습니다. 적합도 (95 %) 신뢰 밴드는 어떻게 계산합니까? 데이터에 피팅 곡선은 모든 물리학의 매일의 일이다 - 그래서 나는이 어딘가에 구현해야한다고 생각 -하지만 난 이것에 대한 구현을 찾을 나도 수학적으로이 작업을 수행하는 방법을 알고 할 수 없다 . 내가 찾은 유일한 것은 선형에 대한 좋은 일을 수행하
이것은 (+ 1 m)는 나를이 내가 datatable<-array(c(1,2,3,4,5,6,dim=c(3,2))
datatable<-cbind(datatable,rowSums(datatable))
datatable<-rbind(datatable,colSums(datatable))
여기에 대비 한 테이블을 가지고 간단한 예, m = 3, N = 2 내
각각 수십만 개의 데이터 포인트를 포함하는 24 개의 .csv 파일이 있습니다. 각각의 샘플 데이터 포인트 인 경우 2. 볼 수있는 하나의 열에서 3. 1000 임의의 점의 샘플을 채취 디렉토리에있는 파일의 각 불구하고 1. 루프 : 내 의도는이 코드입니다 특정 레벨 아래에서, 여기에 내가 붙어있는 곳이 TRUE면 1로, 그렇지 않으면 FALSE로 0으로