multinomial

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I에 의해 모방 할 수있는 패널 데이터 세트를 수행 set.seed(123) N = 1000 X2 = runif(N, 0, 1) X1 = sample(0:6, N, replace=TRUE) eps = rnorm(N, 0, 6) length = sample(1:4,N,replace=TRUE) Ycont = 0.5*X2 - 0.3*X1 +0.2*le

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scipy Multinomial pmf return nan

scipy.stats (python)의 multinominal.pmf 함수를 사용하려고합니다. 입력이 0보다 큰 모든 확률이있는 곳에서이 함수를 사용할 때 제대로 작동합니다. 문제는 확률 중 하나가 0 일 때 함수를 사용하려고 할 때입니다.이 In [18]: multinomial.pmf([3, 3, 0], 6, [1/3.0, 1/3.0, 1/3.0]) O

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numpy.random.choice는 단일 시험판의 다항 샘플링에 해당하는 대체품을 사용합니까?

나는 그것이 개념 상으로는 엄연히 다르다는 것을 이해한다. 그러나 numpy.random.multinomial에 대한 단일 시험 (또는 실험)에서 출력의 다른보기를 제공하지만 numpy.random.choice과 동일한 방식으로 샘플링합니까? >> np.random.choice(6, size=6, replace=True, p=[1/6.]*6) >> arr

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베이지안 순서 로짓 - 모달 개체를 기반으로 예측 된 y를 시간에 따라 플롯하려고 시도합니다.

저는 수년 동안 여러 국가의 조사를 결합한 데이터 집합이 있습니다. 내 종속 변수 (lrparty)는 설문 조사 응답자에 따라 당사자의 이데올로기 적 위치 (0에서 10까지)입니다. 나는 나이, 성별, 교육, 당파, 응답자의 수입과 같은 여러 독립 변수를 가지고있다. 각 당사자 및 각 설문 조사에서 모달 개인 (예 : 연령대가 31 세, 여성 = 1, 교육

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다항식 로지스틱 회귀가이 데이터 집합에 적합한가?

다음 데이터 세트가 있습니다. 500 & 900 사이의 값은 A로 분류되었지만 900 & ~ 1500 사이의 값은 A와 B 사이에 섞였습니다. x의 임의 값에서 A, B 및 C를 얻을 확률을 찾고 싶습니다. 여기서 x는 독립 변수입니다. A, B, C는 제 의존 변수입니다. 그것은 다항 로지스틱 회귀에 잘 맞는 것 같습니다. 나는 각 종속 변수에 대한 관찰

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C#에서 다항식을 샘플링하는 간단한 방법은 무엇이 잘못 되었나요?

C#에서 다항식 분포에서 샘플링하는 간단한 방법을 구현하고자했습니다. 첫 번째 인수는 샘플링하려는 정수의 배열이고 두 번째 인수는 각 정수를 선택할 확률입니다. 파이썬에서 numpy를 사용하면 결과가 의미가 있습니다. np.random.choice(np.array([1,2,3,4,5,6]),p=np.array([.624,.23,.08,.04, .02, .0

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제약이있는 n 개의 변수가있는 방정식의 솔루션 수

방정식의 해를 계산하려고했으나 아무런 진전을 이끌어 낼 수 없습니다. 방정식은 다음과 같습니다 내가 얻을 수있는 모든 같은 일을하는 것입니다, 하지만이에 진행하는 방법을 모르겠어요.

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다항식 회귀 확률 결과 nnet 패키지

안녕하세요, NNET 패키지를 사용하여 회귀 분석을 수행 할 때 얻는 결과에 문제가 있습니다. 을 HS_TR (Return Period) 및 SLR (Sea Level Rise)으로 예측하고 싶습니다. fit이라고하는 다항 모델은 x.sub 하위 집합의 정보로 계산되었습니다. Coefficients: (Intercept) HS_TR SLR

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파이썬에서 가변 길이 배열 분류

신호의 특정 세그먼트가 정상인지 아닌지 (신호 부정맥 포함) 신호 배열 배열을 으로 분류했습니다. 촬영 한 세그먼트는 가변 길이이다 (어떤 영향 분류)와 나는 같은과 점점 다음과 같은 오류 할 수 없습니다입니다 : ValueError: setting an array element with a sequence. 내 트레이닝 세트 this 모양을; 치수 : 가

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ValueError : 일치하지 않는 샘플 수의 입력 변수가 있습니다. [1, 14048]

MultinomiaL Naive Bay를 실행하려고하는데 아래 오류가 나타납니다. 샘플 교육 데이터가 제공됩니다. 테스트 데이터는 정확히 비슷합니다. def main(): text_train, targets_train = read_data('train') text_test, targets_test = read_data('test')