R에 glm() 함수를 사용하여 link = log로 모델에 맞 춥니 다. 다양한 웹 사이트에서 fitted()은 predict()와 비교하여 원본 데이터와 비교할 수있는 값을 반환합니다. 모델을 맞추는 동안 문제가 발생했습니다. data<-read.csv("training.csv")
data$X2 <- as.Date(data$X2, format="%m/
코드로 연결합니다. 감마 분산 된 두 샘플간에 회귀를 수행하기 위해 VGAM 패키지를 사용하고 있습니다. 링크에 ID 기능을 선택할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게? 예를 들어, fit <- vglm(Y ~ X , family = gammaR, trace = TRUE)
을하지만 링크 기능을 변경하려고 할 때 작동하지 않습니다 : 나는이 코드 라인을 사용하
데이터가 특정 분포 함수와 일치하는지 여부를 시각적으로 평가하고 싶습니다. 이를 위해 R을 사용하여 quantile-quantile (Q-Q) 플롯을 생성합니다. 분포 함수는 매우 구체적이며 확률 분포의 표준 목록에 포함되어 있지 않으므로이를 설명하기 위해 자체 R 함수를 작성했습니다. 아래 코드에서 'DistFunc'라고하며, 두 개의 감마 함수 비율로
렌더링 프로세스 중에 텍스처 파일의 감마가 2.2입니다. 그러나 일반 색상은 감마 보정이 필요하지 않습니다. 특히 RGB 값이 스펙트럼 분석에서 나온 것일 때 특히 그렇습니다. 그럼 왜 텍스처 파일에 감마 2.2를 사용해야합니까? 왜 CG 세상에서 2.2 감마 이미지를 사용 했습니까? 실제 색상의 이미지에 왜 감마 1을 사용하지 않습니까?
현재 저는 인간의 얼굴을 다루고있는 이미지 처리 프로젝트에 참여하고 있습니다. 그러나 광원이 얼굴의 왼쪽이나 오른쪽에있는 경우 이미지에 문제가 있습니다. 이 경우 광원에서 멀어지는 이미지 부분이 더 어둡습니다. 나는 이미지 위에 밝기를보다 균등하게 분배하여 어두운 픽셀의 밝기가 증가하고 지나치게 밝은 픽셀의 밝기가 동시에 감소되도록합니다. 나는 '감마 보정
Direct2D에서 비트 맵을 그립니다. 비트 맵은 투명도 (알파 채널)를 사용합니다. 혼합이 잘못되었습니다. 테스트로 나는 50 % 투명도의 순수한 검은 색 PNG 이미지를로드하고 흰색 배경 위에 그렸다. 결과는 Red, Green 및 Blue 값이 127 (0x7F7F7F) 인 픽셀입니다. 이것은 Direct2D의 혼합이 감마를 무시하고 색상 값을 선형
저는 서식지 유형 ("hab")의 함수로 바이오 매스 데이터 (환원성 바이오 매스 및 생식 생물량과 식물성 바이오 매스의 비율)을 위해 R에서 GLM을 실행하려고합니다.), 연도 데이터 ("연도") 및 데이터 수집 사이트 ("사이트"). 내 데이터는 감마 분포에 잘 맞는 것처럼 보입니다.하지만 8 개의 관측치 (0 ~ 800 관측치)가 없으므로 모델이 실행