variance

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我使用Python的sklearn.cross_decomposition.PLSRegression 有一種方法，以檢索X解釋方差的分數，即ř（X）執行的偏最小二乘迴歸，對於每個PLS組件？我正在尋找類似於R pls包中的explvar（）函數的東西。不過，我也很感謝有關如何自己計算它的任何建議。還有一個類似的question，有一個answer解釋瞭如何得到Y的方差。我想，「Y方差」是在這種

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val使用中的變化無效 - 錯誤：逆變類型U發生在協變位置

我有一個關於Scala變量的問題。下面的代碼是有效的代碼，它通過編譯。 // <Code A> // VALID (COMPILE PASS!) class A[+T, -U](t: T, u: U) 但下面的代碼是無效的，它使用val並且不通過編譯。 // <Code B> // INVALID (COMPILE ERROR) class A[+T, -U](val t: T, v

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最小化方差python

不確定如何繼續。我有一個數字列表（精確數字列表），但這些數字有一個模糊性：x，x + 1和x-1對我來說是完全一樣的。但是，我想通過更改元素來最小化列表的差異。這是我認爲到目前爲止（帶我知道這是行不通的樣本名單）： import numpy as np from scipy import stats lst = [0.474, 0.122, 0.0867, 0.896, 0.979] de

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和兩列總計然後減去兩個總和在一起

我有這樣的腳本： SELECT ISNULL([name], 'Total') AS [name] , [Yesterday] , [Today] , [variance] FROM ( SELECT [name], SUM([yesterday]) AS [yesterday], SUM([today]) AS [today], sum(variance)

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在列中有兩個天計算方差

我有下面這個表： Fruit| date | profit | Rolling_Avg Apple|2014-01-16| 5.61 | 0.80 Apple|2014-01-17| 3.12 | 1.25 Apple|2014-01-18| 2.20 | 1.56 Apple|2014-01-19| 3.28 | 2.03 Apple|2014-01-20| 7.59 | 3.11

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斯卡拉，協變和邊界：在功能

以下特點區別聲明2個功能：f1和f2 trait Test[+T] { def f1[U >: T](a: U): Boolean def f2[U](a: U): Boolean } 他們是一樣的嗎？如果不是，有什麼區別？

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Matlab無法理解如何正確縮放方差

在下面給出的Matlab代碼中，whiteNoise是從whiteNoise ~ N(0,1)分佈的隨機變量。然後，我想通過將方差修改爲epsilon*whiteNoise來產生另一個噪音。這個術語的意思是epsilon*whiteNoise ~ N(0,epsilon^2)。這個我已經顯示出 epsilon_whitenoise = epsilon*whiteNoise; 我再次產生x = sq

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具有Func參數的通用方法，Func逆變函數似乎不起作用

.NET的Func<T1, T2, TResult>被寫成使得T1和T2是逆變的，並且TResult是協變的。這意味着： Func<object, object, bool> objectEquals = object.Equals; Func<MyObject, MyObject, bool> myObjectEquals = objectEquals; 是一個有效的分配。現在，我有一

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在Matlab中創建GARCH（1，2）模型

我正在嘗試在MATLAB中創建一個GARCH（1,2）模型，以便與GARCH（1,1），GARCH（2,2）等簡單比較。當我運行下面的代碼時，它會吐出一個GARCH（1,1）模型而不是GARCH（1,2）模型。 GARCH（1，2）模型是不可能的？ model = garch(1, 2); % (GARCH, ARCH) [estMdl,EstParamCov1,logL] = estimat

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如何解釋關於私人[this]和方差的下列句子？

在第19章「Scala編程第2版」中，如何解釋大膽的句子？對象私有成員僅可以從定義它們在對象內進行訪問。事實證明，從訪問變量的相同對象不會導致變化的問題。直觀的解釋是，在爲了構建情況下方差會導致輸入錯誤，則需要有一個參考到具有比所述對象與所定義的類型靜態弱類型含對象。但是，對於訪問對象私有值，這是不可能的。