신경망에서 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 출력 레이어로 정의되는 세 가지 주요 부분이 있습니다. 숨겨진 레이어 단위간에 상관 관계가 있습니까? 예를 들어, 숨겨진 레이어의 첫 번째와 두 번째 뉴런은 서로 독립적이거나 서로간에 관계가 있습니까? 이 문제를 설명하는 자료가 있습니까?
Bonferroni 수정을위한 RStudio와 Pearson Correlation Matrix의 원시 P 값을 코딩하는 방법을 고집합니다. 나는 학생이고 R에 처음이다. 데이터의 평균, SD 및 n 테이블을 얻는 방법에 대해서도 분실했다. 피어슨 상관 행렬을 계산할 때 나는 방금 r 값을 얻었고 원시 확률 값도 얻지 못했습니다. RStudio에서 코드를 작
나는 면접관의 스피어 만 상관 계수를 계산 중입니다. Interviewer_1에서 작동합니다 ... Scipy가 interviewer_2와 (와) 상관 관계가없는 것으로 인터럽트하는 방식을 이해하지 못합니다. import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import scipy.stats
df = pd.Da
내 패널 날짜 세트에 대한 상관 행렬을 생성하려고합니다. 내 데이터 세트는 다음과 같은 방식으로 구성되어 있습니다. LEV, DOI, INDU, GROWTH, SIZE, ROE, AGE : 따라서 입력 파일은 다음과 같습니다. 내가 지금까지 무슨 짓을 ---LEV------DOI----INDU----GROWTH
LEV
DOI
INDU
GROW
pandas.rolling_corr이 실제로 어떻게 롤링 상관 관계를 계산하는지 이해하려고합니다. 지금까지 나는 항상 멍청한 행동을 해왔다. 나는 속도와 사용 편의성 때문에 팬더를 사용하는 것을 선호하지만 이전처럼 롤링 상관 관계를 얻을 수는 없습니다. 나는 두 numy 배열로 시작 : c = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5
데이터 프레임의 일부 변수간에 상관 관계를 실행하려고합니다. 한 문자 벡터 (그룹)가 있고 나머지는 숫자입니다. 내가 P-를 얻기 위해이 코드 편집을 어떻게 사용합니까 Group COR
<chr> <dbl>
1 GL 0.1848529
2 NG 0.1559912
: 여기 library(dplyr)
datafra
의 영향에 따라 내가 아래에 언급 한 바와 같이 드라이버의 여행 정보가 데이터 세트를 가지고있다. 내 목표는 운전자가 실어가는 하중과 운전하는 차량을 고려한 새로운 주행 거리 또는 조정 된 주행 거리를 찾는 것입니다. 마일리지와 짐 사이에는 음의 상관 관계가 있다는 것을 발견했기 때문입니다. 따라서 더 많은 짐을 실어 날수록 더 적은 마일리지를 적립 할 수
모든 데이터 열에이 데이터 프레임의 특정 열을 사용하여 상관 관계를 계산하고 계산 된 상관 관계가 들어있는 새 열을 추가 할 수있는 큰 데이터 프레임이 있습니다. , 분명히 example_data %>%
mutate(pearsoncor = cor(x = X001_F5_000_A:X030_F5_480_C, y = X031_H5_000_A:X060_H5_48
으로 시각화합니다. 여러 항목 간의 상관 행렬을 생성하는 코드가 있습니다. 가장 좋은 방법으로 시각화하고 싶습니다. corrplot 함수를 사용하려고했지만 문제가 생겼습니다. library(corrplot)
Orders<- structure(list(WHWorkOrderHeaderId = c(137413L, 137413L, 137413L,
137413L