weighted-average

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ddply를 사용하여 데이터 프레임에 클래스의 가중 평균을 얻는 방법은 무엇입니까?

필자는 plyr을 처음 사용하고 여러 변수에 대한 데이터 프레임의 모양을 변경하기 위해 클래스 내에서 가중 평균을 취하려고합니다. 다음 코드를 사용하여, 나는 그런 X2로, 하나 개의 변수에 대해이 작업을 수행하는 방법을 알고 : set.seed(123) frame <- data.frame(class=sample(LETTERS[1:5], replace =

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가중 비율은

내가 다음에 난처한 해요보고 난 단지 총계를 위해 작동하는 것 같다 다음 수식 사용하여 그룹 바닥 글에서 정확한 가중 비율을 표시하기 위해 노력하고있어 같이 을 (* 100 각 그룹 바닥 글 섹션에이 수식이 현재 그룹 내에서 작동 할 수 있음을 나타낼 수있는 방법이 있습니까? 그렇다고해서 꼭해야 할 필요는 없습니다. (예 : Sum (ProductionCo

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가중 평균 생성 - NULL 값에 대한 가중치 감소

SQL 함수 AVG()는 모든 NULL 값을 무시하고 열의 모든 값의 평균을 취합니다. 가중 평균을해야하는 경우 Group By 절에 SUM (value * weight)/SUM (weight)을 사용하면됩니다. 후자를 원하지만 내 값 중 일부가 NULL 인 경우 SUM (체중) 함수에서 NULL 값 관측치가있는 가중치를 무시하도록 SQL을 호출하는 방법은

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가중 이동 평균을 계산하려고 시도했지만 결과가 항상 0이 됨

이중 값 배열의 "가중 이동 평균"을 얻으려고합니다. 저는 인터넷 예제를 함께 사용하여 모든 장소를 얻으려고했지만 항상 결과가 0이됩니다. 문제는 "weight"의 계산입니다. 0이 아니지만 0이 아니어야합니다 (예 : 1/107 = 0,0093457943925234). 그러나 weight double 값이 0이되면 나는 길고 10 진수로 변경하려고 시도합

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Numpy - Regrid를 평균화하는 Regrid

나는 파이썬에서 regridding에 대해 this post에 답을 얻은 것과 유사한 것을 구현하려고합니다. 그 게시물에서 질문은 출력 셀이 그것에 기여한 모든 입력 셀의 평균을 포함 할 수 있도록 배열을 재 배열하는 것과 관련이 있습니다. 잡기는 각 입력 셀만이 하나의 출력 셀에 기여한다는 것입니다. 즉, 입력 셀이 두 출력 셀과 겹치는 경우를 설명 할

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중복 행을 확인하고 Excel에서 해당 행을 계산하는 방법은 무엇입니까?

는 내가 같은 date에 대한 CUSIP 다음 내가 계산 다음 작업을 수행 할 필요가 중복 보내고있어 경우에 나는 열 CUSIP를 확인하기 위해 필요 CUSIP Quantity Date Price AF0 500000 5/6/2013 1 AE4 400000 5/6/2013 1.0825 AE4 500 5/6/2013 1 및 Date 을

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xts 또는 동물원의 시간 가중 평균

xts 객체의 시간 가중 평균 (예 : 5 분)을 계산하는 방법 : weighted.mean()을 알고 있지만 날짜 및 시간을 처리하는 방법을 알지 못합니다. 감사 library(xts) structure(c(28.2, 28.2, 28.2, 28.2, 28.1, 28.1, 28.1, 28.1, 28.1, 28.2, 28.3, 28.2, 28.2,

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팬더에서 한 행의 모든 요소에 대해 가중치를 계산하는 방법은 무엇입니까?

여러 개의 열이있는 팬더 데이터 프레임이 있습니다. 나는 행의 값에서 새 열 weighted_sum 및 weight weighted_sum는 다음 값이 있어야 다른 열 벡터 dataframe 만들려면 : 나는 기능 sum(axis=1)을 발견 row[weighted_sum] = row[col0]*weight[0] + row[col1]*weight[1] +

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연속 간격으로 콘크리트 배열 값의 가중 평균을 얻는 올바른 방법

웹 검색에 잠시 동안 찾고 있었지만, 아마도 올바른 용어가 누락되었습니다. 0<=x<=1 I로도 기능 f->x->y이 array = [n_0, n_1, n_2, ..., n_m] I는 스칼라들의 임의의 어레이 크기를 ..., 및 yarray로부터 보간 값. 예 : array = [1,2,9] f(0) = 1 f(0.5) = 2 f(1) = 9

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결합 분류기 출력의 계산량은

입니다. 3 등급 분류 문제가 있으며 4 가지 분류 기준이있는 앙상블이 있습니다. 각 분류자는 각 클래스에 대한 지원을 반환합니다. 이제는 c * L 가중치 (c = 3, L = 4)와 가중 평균을 사용하여이 출력을 결합하려고하지만 어떻게 가중치를 계산할 수 있을지 모르겠습니다. 예를 들어,이 같은 데이터 집합을 가지고 D1,1 | 0.85 0.01 0.3