estimation

    1熱度

    1回答

    我很難理解dccforecast中的n.roll是如何實現的。我會給出生成的代碼和圖表。請幫助我理解並解決問題。 首先,讓我介紹一下我的數據。我有兩個時間序列:4171日常觀察(16年)。我對使用前6年數據爲DCC的係數的估計和預測爲 i)所述剩餘的10年(每日觀測2609) [t = 0時] ----估計的相關性期間(1562)----- [t = 1562] ---預測期(2609)--- [

    1熱度

    1回答

    我第一次R中建立Cox模型: test1<- test[1:20,] model.1 <- coxph(Surv(test1$days,test1$status==1) ~ test1$MTT+test1$ADC,data=test1) ,當我試圖預測下一個病人的生存是這樣的: covs1 <- data.frame(test[21,]$MTT,test[21,]$ADC) summary

    0熱度

    1回答

    所以我正在尋找一種方法來估計一個區域的面積,只使用地圖的圖像。我這樣做的原因是我想計算在海平面上有一定增加時會丟失的區域,我無法找到任何只有地圖(圖像格式)的元數據。這裏是鏈接到這樣的地圖: 所以,我心目中是使用EBimage包到該圖像轉換爲灰度圖像,然後使用像素強度作爲標準來算的數代表可能威脅區域的像素。 我的問題可能嗎?我們如何才能將像素強度作爲標準?如果還有其他方法可以解決這個問題? 此外,

    0熱度

    1回答

    我試圖實現一個交互算法來估計蒙特卡羅模擬生成的數據中的分位數。我想使它迭代,因爲我有很多迭代和變量,所以存儲所有數據點,並使用Matlab的函數將佔用我真正需要的大量內存用於模擬。 我發現,給定的基礎上,Robbin-Monro process一些方法通過 採用c噸 = C/T的控制順序的實現,其中c是常數是相當直截了當。在引用的論文中,他們表明c = 2 * sqrt(2 * pi)給出了相當好

    0熱度

    1回答

    我試圖複製下面鏈接的腳本: Parameters estimation on Lotka Volterra model with Scilab 而我得到的結果與在它描述的類似的錯誤.. 你可以指導我無誤地運行腳本。 格拉西亞斯 愛馬仕

    4熱度

    2回答

    我想用我的序數數據計算R(lavaan)中的驗證性因子分析(CFA)。我正在分析一個包含16個項目(Likert-Scale)的問卷。我假設一個4因素模型最適合我的數據。爲了計算CFA,我搜索了信息,並在論文(https://www.researchgate.net/publication/7489589_Comparison_of_alternative_estimation_methods_i

    -1熱度

    1回答

    有沒有人有到FG-NET老化數據庫或任何其他老化數據庫的工作鏈接?編輯 我一直在尋找一個在線來源FG-Net aguing數據庫,MOPRH數據庫和YGA數據庫。我似乎無法找到任何可供下載的內容。有誰知道我可以使用的任何其他老化數據庫?謝謝。我需要一個老化的數據庫作爲我的學校畢業論文,因爲我正在構建一個面部識別系統並按年齡對面部進行分類。這將是非常有益的。

    0熱度

    1回答

    我對卡爾曼濾波器的世界很陌生,所以我對此有些懷疑。 我將用一個簡單的案例研究: ,如果我們有一個地方體與可變加速移動1個維的世界,難道可以估算其當前位置和速度與卡爾曼濾波器? (因爲加速度計測量可能很嘈雜)。我發現了很多例子,但他們使用其他類型的跟蹤技術,如GPS。我想了解一個加速度計是否足以估計狀態以及如何設置卡爾曼濾波器。 預先感謝您, 米歇爾

    0熱度

    1回答

    我想每次拿到芹菜的任務都要拿到eta的任務。在芹菜沒有直接的API來獲得任務預定的時間(除了檢查() - 但它似乎是非常昂貴的我) 我如何管理特定任務的eta?在Django模型中存儲eta時間的缺點是不一致的(我無法存儲taks_id,因爲我不能 - 不知道如何從task_id獲得eta) 我在一個問題上看到沒有api,導致它以某種方式取決於經紀人等,但我希望有一些解決方案 那麼管理task_i

    2熱度

    1回答

    我目前使用Python來比較兩個不同的數據集(xDAT和yDAT),這些數據集由在一定時間內採集的240個距離度量值組成。但是,數據集xDAT被非線性數量抵消。這個非線性的數量等於一個時間依賴的動態媒體的寬度,我稱之爲level-A。更具體地說,xDAT從原點到A級的頂部進行度量,而yDAT則從原點到A級的底部進行度量。見以下圖: 爲了既曲線比較,我必須拳頭應用校正到XDAT,以彌補其偏移量(水平