quantile

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여기에 내 코드 n=10000; k=2; v=(n-k); Y=trnd(v); x1=ones(n,1); x2=randn(n,1); X=[x1 x2]; u=randn(n,1); Ols.Betahat=(X'*X)^(-1)X'*Y 하지만 난이 오류가있어 : 당신은 X에 n 데이터 포인트를 가지고 있지만, 당신의 Y 단지입니다 The size of

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팬 덤은 quantile보다 적은 수의 계열에 대해 qcut을 사용합니다.

qcut을 적용해야하는 수천 개의 계열 (DataFrame 행)이 있습니다. 주기적 일련 (1 값을 2 대 분위수 말) 원하는 분위수 미만의 값을 갖는다 (행)이있을 것이다 : I 그것에 .quantile()를 적용하면 >>> s = pd.Series([5, np.nan, np.nan]) , 그것은 2 분위수 침입 문제를 (없다 같은 경계 값) >>>

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Quantile regression split plots

특정 지역에 대해 몇 년 간의 강우량 데이터가 있습니다. 극단적 인 강수 사건에 대한 통찰력을 얻으려면 R에서 quantile regression (quantreg package)을 사용했습니다. 전체 일에 대한 도표는 아래에 나와 있습니다. 내가 원했던 것은 회귀 직선을 중간 (또는 다른 지점)으로 나눠서 차이를보기 위해 데이터의 첫 번째와 두 번째 절반

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값의 샘플링 확률이 다른 경우 중간 값을 계산하는 가장 빠른 방법은 무엇입니까?

다음 장난감 예를 고려해보십시오. 교사는 수업 시간에 학생의 중간 높이를 계산하려고합니다. 그러나 모든 학생들이 매일 수업에 나타나지는 않으므로 주어진 날에는 계산 된 중간 높이가 다를 수 있습니다. 수업을들을 확률과 높이는 아래 표에 나와 있습니다. 이 정보가 주어지면 그는 예상 중간 값을 추정 할 수 있습니다. >set.seed(123) >data1

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(R) :이 같은 DF가 고유 한 행 값의 통일

에 의해 분위수를 계산한다 > df<-data.frame(Client.code = c(100451,100451,100523,100523,100523,100525),dayref = c(24,30,15,13,17,5)) > df Client.code dayref 1 100451 24 2 100451 30 3 100523 15 4

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R Quantile Error - 대체 행이 n 개이고 데이터에 p가 있습니다

상위 30 %, 중간 40 % 및 하위 30 %에 따라 특정 변수 (코드에서 wt_avg라고 함)를 작성하려고합니다. 예를 들어 - "x"는 데이터와 "클래스"입니다 structure(list(x = 1:10, class = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3)), .Names = c("x", "class"), row.names = c

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quantile 함수의 예기치 않은 출력

다음 코드에서 각 백분율 (1-25)이 4 개의 다른 백분위 값 아래에 4 회 나타납니다. 그러나 백분위 수 28과 56에서는 예상대로 결과가 나오지 않습니다. 28 백분위 7되어야 우리는 다른 크기의 벡터를 사용하는 경우 56 번째 백분위 수는 동일 (및 그 이상)의 백분위 수 값은 정확하지 않을 것이다 (14) > quantile(1:25, seq(0,

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벡터를 서브 세트하고 조정하는 기능

이 함수는 벡터를 취하여 1 백분위 수 및 99 백분위 수 (값을 99 백분위 수로 99 백분위 수를 바꾸고, 1 백분위 수보다 낮은 값은 그 반대로 바꿉니다)로 값을 winsorize합니다. 오류없이 함수를 실행할 수는 있지만 인수로 지정된 벡터는 변경되지 않습니다. 함수 밖에서 같은 코드를 실행할 때 제대로 작동하지만 data.frame의 여러 열에서이

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사전 목록 채우기 - 중첩 루프는 한 번만 실행됩니까?

배열을 취하고 그 배열의 데이터를 (quantile에 의해) 저장하고 사전을 채운 데이터로 채우려 고합니다. 생성 된 사전에서 나는 키가 bin 번호에 해당하고 값이 j 번째 및 (j + 1) 번째 bin 범위 내에있는 입력 배열의 데이터 목록이되도록합니다. 여기 내 코드입니다 : output = [] def binning(array1): d1

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R : 다른 열로 그룹화 된 데이터 프레임의 이전 행을 기준으로 90 번째 quantile에 대한 새 열을 만드는 방법은 무엇입니까?

이것은 내가 지금까지 가지고있는 것이다. 나는 속도 목적을 위해 dplyr 또는 data.table에서 이것을 원한다. test <- data.table(a = c(1,2,3,4,5,6), b = c("a", "b", "c", "a", "b", "c") , c = c(1,7,11,4,5,5)) a b c 1: 1