我运行了以下模型
m1 <- lmer ( XX ~ XX_cov
+ time + time:group + ZZ_cov + YY_cov
+ age + (1 | ID), data = dat_long0 )
摘要(M1)
> Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method
> [lmerModLmerTest ] Formula: XX ~ XX_cov + time + time:group + ZZ_cov + YY_cov + age
给定一个训练语料库docsWithFeatures,我在Spark (通过Scala )中训练了一个LDA模型,如下所示:
import org.apache.spark.mllib.clustering.{LDA, DistributedLDAModel, LocalLDAModel}
val n_topics = 10;
val lda = new LDA().setK(n_topics).setMaxIterations(20)
val ldaModel = lda.run(docsWithFeatures)
val distLDAModel = ldaModel.asInstance
目前,我正在将经验分布与中解释的理论分布进行拟合
使用分布,结果显示与分布有很好的拟合。
下面是我目前使用的一些scipys发行版的方法:
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data with random numbers of hypsecant distribution
data = scipy.stats.hypsecant.rvs(size=8760, loc=1.93,
我正在尝试将我的数据(CTR(双)值列表)拟合为beta分布,并估计alpha和beta形状参数。我发现我可以使用breeza库的mle方法来做到这一点,但我不理解调用mle方法所需的参数: object Beta extends ExponentialFamily[Beta,Double] with ContinuousDistributionUFuncProvider[Double,Beta] {
type Parameter = (Double,Double)
case class SufficientStatistic(n: Double, meanLog: Double,
我在R中使用mle()方法手工估计具有多个预测变量的logit回归。我在传递下面的函数calcLogLikelihood中计算对数似然率所需的额外参数时遇到了问题。
这是我的计算负对数概率的函数。
calcLogLikelihood <- function(betas, x, y) {
# Computes the negative log-likelihood
#
# Args:
# x: a matrix of the predictor variables in the logit model
# y: a vector of the outcome vari