가중치 이동 평균 withous 루프 및 저장 정보를 계산해야합니다. 가중치는 선형 일 수 있으므로 이전 샘플에 새 샘플보다 가중치가 적습니다. 20 개 샘플 창을 사용하여 예를 들어 , 내 가중치 벡터는 다음과 같습니다 [1 2 3 4 5 ... 20]
을 내가 계산하기 위해 다음 공식을 사용하고 이동 평균 : newMean = currMean + (
가중치가 부여 된 데이터가 포함 된 그룹별로 두 종류의 빈도 테이블을 계산하고자합니다. 다음과 같은 코드로 재현 데이터를 생성 할 수 있습니다 Data <- data.frame(
country = sample(c("France", "USA", "UK"), 100, replace = TRUE),
migrant = sample(c("Native
저는 SQL에 익숙하지 않아 누군가가 나에게 희망적인 조명을 줄 때까지 기다리고 있습니다. 간단한 선형 회귀를 사용하여 저장 프로 시저를 얻습니다. 이제 lamda, 즉 l, lamda, 2, ..., lamda^n의 할인 계수를 사용하여 일부 가중치를 적용하려고합니다. n은 원래 시리즈의 길이입니다. 할인 된 무게 시리즈를 생성하고 아래의 현재 코드 구조
라오 QE는 유클리드 거리 매트릭스입니다. 데이터 테이블 dt에 d_ijs 요소에 대한 벡터가 있는데, 요소 당 하나의 열 (x가 있다고 가정)입니다. p는 마지막 열입니다. nrow = S입니다. 이중 합계는 거리 행렬의 왼쪽 아래 (대칭이므로 오른쪽 상단) 요소에 대한 것입니다. 가중치가없는 거리 행렬 만 필요한 경우 x 열에 대해 dist()를 간단히
가중 표준 편차를 계산하는 데 문제가 있습니다. 내가 내 공식 뭐가 잘못 됐는지 궁금하다 "aggregrate 및 비 aggregrate 혼합 할 수 없습니다" sum([Weight]*(([Variable]-[Mean Score - Variable])^2))
/
SUM([Weight])
그러나 오류 메시지가 팝업 것 : 여기 내가 사용하는 공식은입니까
나는 잠시 동안의 해결책을 생각했지만, 나는 수학에서 가난한 분이 었으며 Google은 어떤 샘플도 찾지 못했습니다. 배열에 7 개의 값이 주어졌습니다. 각 값은 카운트 결과로 유의 수준에 해당합니다. 이 값을 밝은 녹색, 중간 녹색 및 진한 녹색과 같은 3 가지 색상 수준으로 매핑해야합니다. 예를 들어 : 0 \
5 |
12 | -> Light gre
검색했지만 에지 가중치가있는 그래프를 만드는 방법에 대한 예제가 많이 있지만 꼭지점 가중치가있는 그래프를 만드는 방법은 나와 있지 않습니다. 나는 그것이 가능한지 궁금해하기 시작합니다. igraph를 사용하여 정점 가중 그래프를 만들 수 있으면 igraph를 사용하여 가중치 독립 또는 다른 가중치를 계산할 수 있습니까?
문제의 유형을 파악하는 데 문제가 있습니다. 저는 아직 학생이고 그래프 이론/선형 최적화 클래스를 아직 사용하지 않았습니다. 내가 알고있는 유일한 사실은 음수 사이클을 확인하는 것입니다. 이는 리소스 제한을 무한대로 늘릴 수 있음을 의미하므로 각 토끼를 선택할 수 있습니다. 나는 다음 경로를 선택하는 "이유"를 모른다. 또한 모든 종료점을 계속 사용하면서
가중 표준 편차를 계산하는 데 사용한 PowerPivot 통합 문서를 프로그래밍하려고 시도했습니다. (각 레코드에 대한 제품 톤으로 품질 메트릭 Q가 가중되는 변수 기간 [즉, 주, 월, 년]에 대한 가중 통계를 얻을 수) : 문제는 그 코드를 사용하는 경우이다 Product Q-St.d:=SQRT((SUMX('Table',((([PRODUCT_Q]-[W_
ggplot2를 사용하여 플롯을 준비하고 가중치가 최소 제곱 추정에 기반한 추세선을 추가하고 싶습니다. 는 기본 그래픽 이것은 abline에 WLS 모델을 전송하여 수행 할 수 있습니다 ggplot(ds, aes(x=MNP, y=dMNP, size=Asset) +
geom_point(shape=21) +
geom_smooth(method