목록이 scores이고 목록이 distribution입니다. scores의 각 점수를 해당 백분위 수가 distribution 일 때 매핑해야합니다. 예 : distribution=[4,10,3,5,1]
scores = [1,6,11]
작업의 결과는 scipy.stats.rankdata의 사용 때문에 가능하지 않다 만들기, [20,80,100] Map
글쎄 시뮬레이션 서브 젯을위한 pseudoRandom 숫자를 Java에서 테스트하고 있는데 카이 제곱의 역함수를 계산해야하므로 알파와 도가 있습니다. as you can see here. 내가 읽고 있어요 책은이 같은 엑셀 기능 Excel ChiSQ.INV를 사용 CHISQ.INV(probability,deg_freedom) CHISQ.INV(0.025,3
내가 두 배열을 가지고 문제, 우리는 그들이 AR2 (크기 (192289)), 표준 편차의 위도 - 경도의지도를 대표하는 Ar1 및 전화 할게, 난의 유사 크기의 배열을 자신의 차. 나는 두 가지 배열의 차이가 95 % 신뢰 수준 (alpha = 0.05)에 통계적으로 유의미한 점을 찍은 패턴 위에 차이를 그리고 싶습니다. 내, 코딩이 예제를 사용했다 코드
왜 이러한 GLMM이 그렇게 다른가요? 두 가지 모두 lme4로 만들어졌지만 둘 다 동일한 데이터를 사용하지만 성공 정확도 데이터 (m1) 만 사용하는 동안 성공 및 시련 (m1bin) 관점에서 프레임이 만들어집니다. lme4가 전체 시간의 이진 데이터에서 이항 구조를 찾아낸다고 완전히 오해 한 적이 있습니까? (BRMS는 정상적으로 작동합니다.) 이제는
두 그룹 A 및 B의 평균값이 다른지 확인하기 위해 t- 검정을하고 있습니다. 그룹 A - 20K 그룹 B 주위 샘플 크기 - I는 귀무 가설을 기각과 체결 샘플 크기 t test for A and B P 값은 알파 미만이므로 670K 주위 해당 그룹 A 및 그룹 평균 B가 다릅니다. 그러나 두 샘플 t 테스트를 수행하려면 샘플 중 하나 (예 : A와 B)
부동 소수점 값 집합 (총 10 개)을 읽고 그 값의 평균, 표준 편차, 가장 작은 값, 가장 큰 값을 계산하고 표시하는 프로그램을 작성해야합니다 값 중 두 번째로 큰 값 루프가 있어야합니다. 루프에서 숫자 (소수 부분을 가질 수있는 부동 숫자)를 입력하고 변수에 숫자를 저장하라는 프롬프트를 표시합니다 (이중 유형 사용). 나는 그것을했지만 루프를 통해 계
두 클래스 (+1, -1)가있는 불균형 데이터 세트가 있습니다. 긍정적 인 것은 데이터 세트의 7 %에 불과합니다. Desicion Trees를 사용하여 분류하고 싶습니다. 긍정적 긍정의 이중 또는 삼중 크기의 같은 사이즈 : 나는에 네거티브를 다운 샘플링 노력했다. 나는 거의 동일한 정밀도를 얻었지만, 긍정적 인 리콜은 첫 번째 샘플 (네거티브는 포지티브
결과로 Passing the certification exam (0 or 1) 인 로지스틱 회귀 모델을 실행했습니다. 우리는 가장 강력한 예측 인자 중 하나가 학생의 프로그램 평점 (GPA)이 가장 높았으며 평점 GPA가 가장 높았으며 자격 시험에 합격 할 확률이 가장 높은 것으로 나타났습니다. Standardized GPA, p-value < .0001,
계절 https://github.com/welch/seasonal의 "예제 사용"을 시도했습니다. 코드는 다음과 같습니다. import math
from seasonal import fit_seasons,adjust_seasons
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as