如何从最古老的物体中提取残差的相关矩阵？
从最古老的物体中提取残差的相关矩阵可以通过以下步骤实现：
- 确定最古老的物体：首先需要确定最古老的物体是指什么，可以是一幅古老的图像、一段古老的视频、一段古老的音频等。
- 数据预处理：对于图像或视频，可以使用图像处理技术进行预处理，如去噪、图像增强等。对于音频，可以进行降噪、滤波等处理。
- 特征提取：根据具体的需求和应用场景，选择合适的特征提取方法。对于图像或视频，可以使用传统的特征提取方法，如SIFT、SURF等，也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）进行特征提取。对于音频，可以使用MFCC等特征提取方法。
- 相关矩阵计算：将提取到的特征进行相关矩阵计算。相关矩阵可以用于描述特征之间的相似性或相关性。可以使用相关系数、协方差矩阵等方法计算相关矩阵。
- 残差提取：通过比较最古老物体的相关矩阵与其他物体的相关矩阵，可以提取出残差。残差表示最古老物体与其他物体之间的差异或变化。
- 应用场景：残差的相关矩阵可以应用于多个领域，如图像识别、视频分析、音频处理等。在图像识别中，可以使用残差的相关矩阵进行图像匹配、目标检测等任务。
- 腾讯云相关产品推荐：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，可以根据具体需求选择合适的产品。例如，在图像处理方面，可以使用腾讯云的图像处理服务（https://cloud.tencent.com/product/tiia）进行图像增强、图像识别等操作。在音频处理方面，可以使用腾讯云的语音识别服务（https://cloud.tencent.com/product/asr）进行语音转文字等操作。
请注意，以上答案仅供参考，具体实现方法和推荐的产品可能因具体需求和场景而异。
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1回答
我估计了一个var模型，然后出现了一个问题:是否可以只提取残差的相关矩阵？ Var1 <- VAR(vardata1,p = 1,type = "const") #estimation of the var model
summary(Var1) #showing summary --> correlation matrix is part of it.
浏览 28提问于2021-06-23得票数 0
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nlme包为我提供了一种使用resid(fitted对象，type=“规范化”)对归一化残差进行合成的方法，但是lme4没有选择这样做。如果没有lme4中的这个特性，我就无法诊断自相关。
我不认为R stats包resid(lme4object,type="normalized")工作，lme4-object$residuals是不正确的语法。
lmer/glmer是merMod对象。
拟合混合效应模型描述的类"merMod“--混合效应模型表示为继承自类lmResp的类的merPredD对象和响应模块。具有lmerResp响应的模型有类lmerMod；glmResp响
浏览 8提问于2022-08-23得票数 1
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我在运行一个线性混合效应模型，有一个相互作用项。
library(lme4)
library(effects)
data<-mtcars
model<-lme4::lmer(mpg~cyl + hp*gear+ disp + (1|carb), REML=T, data=data)
# The partial residuals appear on the default effect() plot
plot(effect("hp:gear",partial.residuals=TRUE, model))
# But partial residual value
浏览 5提问于2020-01-11得票数 0
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编辑:到目前为止，我已经发现这个问题--如果是的话--与我的模型选择了规模t分布的事实有关。运行高斯分布的模型并不会导致同样的问题。
然而，我想知道为什么会发生这种情况。对于使用不同发行版的模型来说，fitted + residuals != dependent variable是否正常？
用mgcv's gam()拟合了一个包含随机因子光滑的非线性模型。
以下是原来的问题：
######################################################################
我用fitted(model)提取拟合值，用resid(model)提
浏览 1提问于2021-01-16得票数 0
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我觉得这里有些奇怪的地方。例如，下面的代码为残差和新息提供了相同的值： fit <- us_change %>%
model(ARIMA(Consumption ~ Income)) %>%
augment() augment()函数似乎只提取新息值，并将其用于回归的残差。当我们使用residuals()提取残差和新息时，可以看到这一点 bind_rows(
`Regression Errors` = as_tibble(residuals(fit, type = "regression")),
`ARIMA Errors` =
浏览 37提问于2021-01-28得票数 0
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3回答
我需要用有序多项logit回归的拟合残差值绘制一个二进制残差图。
如何在使用polr时提取残差？有没有其他函数可以运行other logit，在其中可以提取残差？
这是我使用的代码
options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
mod1 <- polr(as.ordered(y) ~ x1 + x2 + x3, data, method='logistic')
fit <- mod1$fitted.values
res <- residuals(mod1)
bi
浏览 0提问于2012-02-11得票数 4
1回答
有没有一种简单的方法从Statsmodels的VAR包中提取R2？
遵循statsmodel文档中的示例：
from statsmodels.tsa.api import VAR
model = VAR(data)
results = model.fit(2)
results.summary()
Summary of Regression Results
==================================
Model: VAR
Method: OLS
Date:
浏览 30提问于2018-01-02得票数 2
1回答
PCA项目删除
、、、
我正在做一项调查，总共有288个观察结果(使用了108个完整答案)和大约200个变量。我正在使用主成分分析来减少这些数字，使用R。
假设3个项目(加载到一个名为tmtformalizM的子数据集)理论上应该减少到一个组成部分(来自文献综述)，7点利克特量表。这是对相关矩阵进行的PCA的提取，并结合正交旋转(varimax)：
Principal Components Analysis
Call: principal(r = tmtformalizM, nfactors = 2, rotate = "varimax",
scores = T)
Standardized load
浏览 4提问于2015-02-03得票数 1
1回答
我使用以下代码从lmList对象中提取系数。
library(lme4)
library(plyr)
lm.model <- lmList(Y ~ X | eventID, df)
param <- ldply(lm.model, coef)
这段代码运行正常。HOwever，这是提取系数的有效方法吗？
我的主要问题是，如何从相同的lm.model对象中提取RMSE？
浏览 2提问于2011-03-05得票数 1
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我正在尝试使用介于效果和内部效果的模型规范。我的问题是如何从这些模型中提取类内相关性。在Stata中，此输出是rho，或由于面板之间的差异而导致的方差。下面是我使用mtcar数据集的一个副本。(希望正确指定了间隔和内部效果模型。)
between <- lmer(mpg ~ disp + hp + (1|cyl), mtcars)
summary(between)
within <- felm(mpg ~ disp + hp | factor(cyl), data = mtcars)
summary(within)
浏览 0提问于2017-12-10得票数 0
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如何在Python中为所有303个观测值生成残差：
from statsmodels.stats.outliers_influence import OLSInfluence
OLSInfluence(resid)
或
res.resid()
我正在尝试生成类似于我们在R中生成的残差，使用：
res$resid
浏览 45提问于2021-03-05得票数 0
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1回答
使用lme模型中的基本绘图函数(plot.intervals.lmList) (称为meef1)，我生成了大量的盒图图。我的向量v2andv3commoditycombined有98级。
地块(meef1，v2和v3初级商品组合~resid(.))
我希望通过变量v2andv3commoditycombined的分组值将它们分开，要么分别绘制它们，要么排序，或者排除一些。我不确定是否有代码可以这样做，或者我是否必须从lme输出中提取信息。如果是这样的话，我不知道要提取什么来创建盒图，因为提取的残值只返回每个级别的一个值。如果这是不可能的，任何关于如何区分商品名称的建议也同样有帮助。
谢
浏览 1提问于2013-07-25得票数 2
2回答
我正在寻找以下类型的算法：
在2D中有n对匹配的点。如何根据Affine / Helmert变换识别离群点对，并从变换键中省略它们？我们不知道这种离群性对的确切数量。
我不能使用修剪最小二乘法，因为有一个基本的假设，即k个百分比的对是正确的。但是我们没有关于样品的任何信息，也不知道k…在这样的样本中，所有对都可能是正确的，反之亦然。
哪些类型的算法适用于此问题？
浏览 8提问于2012-02-06得票数 1
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1回答
我需要从R中的一个模型中提取残差，其中我使用了coeftest(OLS,vcov=hccm(OLS))。有人知道怎么做吗？ 使用residuals()或resid()不适用于此函数，尽管它适用于lm()。
浏览 33提问于2020-01-27得票数 0
我想从lavaan中提取每个项目(即指示器)的误差方差。
library(lavaan)
HS.model <- ' visual =~ x1 + x2 + x3
textual =~ x4 + x5 + x6
speed =~ x7 + x8 + x9 '
fit <- cfa(HS.model, data = HolzingerSwineford1939)
summary(fit, fit.measures = TRUE)
我知道我可以用inspect(fit, what = "est&#
浏览 7提问于2022-05-11得票数 0
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1回答
检查这个社区是否有人可以帮助这个问题发布在交叉验证上。
详细问题如下：
OLS Regression Results
===============================================================================
Dep. Variable: Losses in Thousands R-squared: 0.305
Model:
浏览 0提问于2020-01-07得票数 2
我认为这就像是最大流问题的无向图版本。
所以对于每个边a->b，b->a也是有效的。它是双向的。它们共享相同的容量。这意味着如果我在两个顶点a，b之间有容量10，并且我有一个从a到b的流，成本为5，那么从a到b的剩余容量将是5，以及从b到a的剩余容量。
我的解决方案是让一条有向边从b到a，另一条从a到b。问题是，如果我在残差图中减少a->b的残差，我还会增加后向边b->a的残差吗？
浏览 5提问于2014-11-01得票数 1
1回答
我希望从我的高斯GLM和泊松GLM中提取标准误差，如果有人知道我如何做到这一点的话？
模拟数据和两个模型的代码如下；
#data simulated before fitting models
set.seed(20220520)
#simulating 200 values between 0 and 1 from a uniform distribution
x = runif(200, min = 0, max = 1)
lam = exp(0.3+5*x)
y = rpois(200, lambda = lam)
#before we do this each Yi ma
浏览 10提问于2022-05-29得票数 1
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我正在尝试执行一个MCMCglmm
df=data.frame(y=rep(c(0:2),each=12),x=rnorm(3*12))
MCMCglmm(data=df,fixed=y~x, family="categorical")
我得到了错误信息
For error structures involving catgeorical data with more than 2 categories pleasue use trait:units or variance.function(trait):units.
我快速浏览了一下，但是没有找到太多关于这个符号及其含义的规
浏览 2提问于2016-10-23得票数 0
1回答
我想使用ldply()从GLM模型列表中提取偏差。
示例数据(来自R基安装)：
library(reshape2)
library(plyr)
mtcars.1 <- mtcars[, c("am", "qsec" , "drat") ]
mtcars.m <- melt(mtcars.1, id= 1 )
glm.cars <- dlply( mtcars.m , .(variable) ,
glm, formula= am ~ value , family=b
浏览 3提问于2013-01-25得票数 0
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1回答
R中的部分回归图
、、、
我是R的新手，我很想得到一些帮助，为一个研究项目创建一个部分回归图。
这是我的完整模型：
model2 <- lm(scenarios_anger ~ 1 + scenarios + age + female + politics + relg + spirit, data=data)
我的目标是创建一个散点图，该散点图只显示scenarios和scenarios_anger之间的关系，同时保持所有其他预测因子不变。
经过一些询问后，我想我需要1)创建另一个模型来预测除scenarios之外的所有其他预测因子的scenarios_anger，然后从这个模型中提取残差。2)创建第三个模型，
浏览 1提问于2017-03-27得票数 4
Nipals主成分分析算法迭代计算数据数组的分数和负载。如果只有(比如说)3个分数和负载是从一个包含3个以上变量的数据数组中计算出来的，那么就会创建一个剩余矩阵(称为E)。如何从SciKit学习PCA算法中提取此矩阵以便创建贡献图？
浏览 0提问于2018-03-15得票数 2
我运行了下面的代码，得到了系数和r2值的结果，
model <- roll_regres(y ~ x1 + x2 + x3 + x4, Data, width = 15L, do_downdates = FALSE, do_compute = c("sigmas", "r.squareds"))
coef <- outneg$coefs
r2 <- outneg$r.squareds
我需要做的是做德班沃森检验残差？这里的问题是我无法从roll_regres中提取残差。如何获得滚动窗口回归的残值？
浏览 4提问于2022-03-04得票数 0
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当我使用R运行lm()回归时，我从summary()得到了“残差标准误差”。为什么只有一个残差标准误差值，而不是每个观测值的残差标准误差列表？
summary()中显示的此值的含义是什么？摘要()中显示的“残差标准误差”是每个观察值的残差标准误差列表的平均值吗？谢谢。
Residual standard error: 0.8498 on 44848 degrees of freedom
(7940 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.4377, Adjusted R-squared: 0.4
浏览 2提问于2019-07-31得票数 2
2回答
残差图表示实际值之间的错误。
Y轴:残差X轴:预测变量或拟合值.
为什么我们想知道错误，我们得到残差有什么好处？我从视频上传了一张照片。我不明白插图里的样本是什么。
自变量和因变量(S)在哪里？如何识别错误？
它们只进行一次计算，然后应用到图形的右侧，以此类推。
我要上这门课，不知道老师在说什么。
有人能把这件事彻底搞砸吗？(这是初学者的课程！)
这是视频的文字记录：
通过检验预测值和实际值，我们看到了一个差异。我们通过减去预测值和实际目标值来获得这个值。然后，我们用因变量作为水平轴在垂直轴上绘制该值。同样，对于第二个样本，我们重复这个过程。从预测值中减去目标值。然后绘制相应的值。看这幅图能让
浏览 0提问于2018-12-23得票数 3
我是新的生存统计和这些论坛，所以请原谅我不知道行话或适当的调查方式。WIll给我最好的机会。
我的目标是做一些考克斯回归，并想做一些基本的诊断，它的适用性。我有大约13个协变量，当我执行get诊断时，我可以得到一个偏差残差图。然而，这个阴谋代表了整个考克斯模型，我发现它是扭曲的。因此，我希望对Cox模型中的每一个协变量进行相同的分析，以查看哪些协变量是突出的，哪些是可能需要转换的(log、三次样条、多项式等)。
我只是不知道该怎么做。我应该使用什么代码？
图书馆(“冲浪者”)
res.cox = coxph(Surv(TimeAxis，new_totmort) ~ pwvX_AUS + MA
浏览 0提问于2019-01-11得票数 0
2回答
求流网络的最小割线
、、、、
我正在试图找到以下网络的最小割据
我使用的算法如下：
运行Fulkerson算法并考虑最终的残差图.
在残差图中找到可从源到达的顶点集。
从可达顶点到不可达顶点的所有边都是最小切边.打印所有这样的边缘。
在第一步中，我的算法找到了3条路径：
- s->b->h->t **value: 1**
- s->d->e->t **value: 1**
- s->c->h->i->m->d->g->t **value: 0.5**
因此，最大流量(因此最小切割)等于2.5。
但是，当我后
浏览 6提问于2017-09-10得票数 1
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我正在处理一些选举数据，试图将其按“国家”和“选举”分开。我运行了一个对状态和年份有固定影响的回归(如下面所示)，获得了我的汇总数据，并一直试图使用resid()函数来提取残差。
m5 <- lm(demVote ~ state*year, data=presidentialElections)
plot(resid(m5) ~ fitted(m5))
resid.m5 <- resid(m5)
我认为这一切都是完美的。然而，这里是我迷失的地方--如果我做了总结(resid.m5)(我把提取的残差放在这里，或者我这样想)，我似乎找不到我的因子名了。如果我想查看每个州或每一年的剩余
浏览 2提问于2014-02-01得票数 0
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2回答
请帮助我理解为什么梯度增强技术不起作用。是国标使用决策树回归内部混乱，请澄清。我正在尝试集成技术，以获得当前数据集的最佳分数。此外，递归特征消除方法似乎也存在问题，相关矩阵直觉和SKLearn的相关矩阵直觉应该产生相似的特征重要性。请帮助我理解，递归特征消除RFE，相关矩阵直觉和SKLearn的RFE没有给予类似的特征重要性。
from IPython.display import clear_output
from io import StringIO
import pandas as pd
import requests
import numpy as np
import matplotl
浏览 2提问于2017-07-31得票数 0
如果有人能帮我解决这个问题，我会很高兴的。我有重复测量设计的数据，在那里我们测试了鸟类(time.dep)感染前后的反应(exper)。我们也有FL (燃料负荷，瘦身质量的百分比)，脂肪评分和组(实验和对照)作为解释变量。我决定使用LME，因为残差的分布并没有偏离常态。但是，残差的同质性存在一个问题。“前”组和“后”组之间以及脂肪水平之间的差异有显着性(Fligner检验、p=0.038和p=0.01 )。
ring group fat time.dep FL exper
1 XZ13125 E 4 0.36 16.295 before
2 XZ13125
浏览 1提问于2014-06-08得票数 4
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有人能解释一下为什么library(car)在这里发现了有影响力的观察结果吗？
library(car)
x = seq(1, 5, len = 100)
set.seed(99)
y = 2*x + 1 + rnorm(length(x), 0, 0.00005)
plot(x,y) # no influential observations!!
infl = influencePlot(lm(y ~ x))
infl # 4 influential observations??
浏览 0提问于2020-06-29得票数 1
1回答
每个图像都标有左和右运动控制。我已经在下面的图表中绘制了它们。
我使用Keras和TensorFlow作为后端，使用ConvNets进行回归。
很明显，如果我能够删除可见回归左边的训练样本，回归可以变得简单得多。
加载图片和标签的代码非常简单，如下所示：
filenames = glob.glob("../data/*.jpg")
labels = []
images = []
for filename in filenames:
# Timestamp-LeftMotorControl-RightMotorControl.jpg
filename =
浏览 1提问于2017-02-17得票数 1
我正在使用Matlab的曲线拟合工具cftool来拟合我拥有的一组点。我面临的问题是，生成代码函数不会给我提供与cftool中生成的代码相同的适合度。
这不是我想要的，因为我希望能够从残差图中检索数据。我也可以直接从cftool复制函数，然后手动完成。但我不明白为什么生成的代码不能给我同样的曲线拟合。
cftool会话文件：
从Matlab生成的代码：
function [fitresult, gof] = createFit1(Velocity, kWhPerkm)
%CREATEFIT1(VELOCITY,KWHPERKM)
% Create a fit.
%
% Data for &
浏览 2提问于2012-12-03得票数 1
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1回答
我正在使用psych包执行降维。在分析了scree图之后，我决定使用9个最重要的PC( 15个变量中的9个)来构建一个线性模型。我的问题是，如何为我拥有的500个观察值中的每一个提取9个最重要的PC的值？有没有内置的函数，或者我必须使用加载矩阵手动计算它？
浏览 25提问于2021-07-26得票数 0
您能告诉我 glm $residuals和resid(glm)返回的是什么吗，其中glm是一个拟泊松对象。例如，如何使用glm$y和glm$linear.predictors创建它们。
glm$残留物
n missing unique Mean .05 .10 .25 .50 .75 .90 .95
37715 10042 2174 -0.2574 -2.7538 -2.2661 -1.4480 -0.4381 0.7542 1.9845 2.7749
lowest : -4.243 -3.552 -3.
浏览 2提问于2010-03-28得票数 13
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当我试图使用FiPy来解决一组PDE时，我意识到命令扫描并不像我想象的那样工作。下面是一个示例，其中包括我的部分代码：
from pylab import *
import sys
from fipy import *
viscosity = 5.55555555556e-06
Pe =5.
pfi=100.
lfi=0.01
Ly=1.
Nx =200
Ny=100
Lx=Ly*Nx/Ny
dL=Ly/Ny
mesh = PeriodicGrid2DTopBottom(nx=Nx, ny=Ny, dx=dL, dy=dL)
x, y = mesh.cellCenters
xVe
浏览 2提问于2019-02-11得票数 1
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在图像上查找十字
、、
我有一组二进制图像，我需要找到十字架(附例子)。我使用findcontour从二进制图像中提取边界。但是我不能理解我如何确定这个形状(边界)是否交叉？也许opencv有一些内置的方法，可以帮助解决这个问题。我想用机器学习来解决这个问题，但我认为有一种更简单的方法可以做到这一点。谢谢!
浏览 0提问于2012-11-10得票数 7
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解Ax = b。真正的双倍。A是用M >> 2过度确定的Mx2，b是Mx1。我已经针对mldivide运行了大量数据，结果非常好。我用MKL LAPACKE_dgels编写了一个mex例程，它远远不如MKL好。结果有大量的噪音和潜在的信号几乎没有。我首先根据MKL示例结果检查了这个例程。我已经搜索了mldivide文档(流程图)和这样的问题。我所发现的是Matlab对过定矩形采用了QR分解。
接下来我该试试什么呢？我是不是用错了LAPACK程序？请帮助引导我朝正确的方向走。
更新：到E-15浮点差分内的解向量，Intel MKL LAPACKE_dgels对于实际双超定(矩形)问题
浏览 2提问于2019-09-30得票数 3
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1回答
如何从R中的lm中得到标准差？summary(model)会自动打印标准误差，但是在文字中，您通常需要报告标准差。据报告，自由度分别为47和3423。
浏览 2提问于2015-09-08得票数 1
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我遇到了一些我认为是关键的东西，将来在R中拟合和分析GLM时会对人们有用。我的数据集中的响应是频率数据的一个变量，它包含1762个观测值。我已经用命令nb1安装了一个负二项式模型(名为glm.nb )，并且我希望估计模型对数据的预测效果。
首先，当应用命令residuals.glm (如果我应用命令residuals的结果相同)时，我得到
head(residuals.glm(nb1))
1 2 3 4 5 6
-1.1630170 2.9662854 2.0234981 0.11048
浏览 6提问于2017-05-23得票数 1
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为什么我们使用平方残差而不是OLS估计中的绝对残差。
我的想法是，我们使用误差值的平方，这样，在拟合线以下的残差(然后是负的)，仍然可以加到正的误差上。否则，我们可能有一个0的错误，仅仅因为一个巨大的正错误可以取消一个巨大的负错误。
那么，为什么我们要把它整平，而不是只取绝对值呢？因为对较高的误差额外惩罚了(而不是2倍于1的误差，而是1的4倍)。
浏览 6提问于2019-11-12得票数 0
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1回答
我正在尝试使用ARIMA模型来预测股票价格数据，具体地说，我正在使用auto_arima。我的目标是预测未来30天的股票价格，并将其与测试数据进行比较。
如下图所示，我无法正确预测数据。
下面是我使用的代码：
#general
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
%matplotlib inline
import yfinance as yf
ticker = "0118.KL"
data = yf.Ticker(ticker)
df = data.history(s
浏览 18提问于2020-05-20得票数 1
1回答
我正在使用bfs来寻找增强的path.but它产生相同的路径每个time.but福特富尔克森算法要求，我们每次从源到宿选择不同的路径，所以有人能建议我如何修改bfs，使它在源和sink.graph之间每次被定向和加权时产生不同的路径
浏览 2提问于2012-07-05得票数 2
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因此，我有这样一个残差的数据框架：
ID A B C D
1 .2 23.3 2.3 4.32
2 2.3 2.4 0 1
3 23.3 1.3 23 3.44
2 34.2 33 56.5 76.5
1 0.3 76.4 3.2 78.5
*约有200个变量
如何使用ID来计算均方误差？
因此，基本上，为每个单独的ID的最小均方是目标。
浏览 11提问于2020-11-11得票数 0
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2回答
我有一个使用以下命令创建的plm对象：
require(plm)
plm1 <- plm(Sepal.Length ~ Petal.Length + Petal.Width, data = iris, index = "Species")
我正在尝试提取残差来手动计算物种的r平方，因为似乎不能将pseries对象操作成有用的东西，比如矩阵或data.frame。
> data.frame(resid(plm1))
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) :
cannot coerce cl
浏览 3提问于2014-08-05得票数 4
1回答
我一直在尝试对一组图像进行像素对像素的拟合，也就是说，我在不同的图像中有不同波长的数据，并且我试图为每个像素分别拟合一个函数。我用lmfit进行了拟合，得到了每个像素的未知参数值。现在，我想得到每一次拟合的x平方值。我知道lmfit有一个名为chisqr的属性，它可以给我提供同样的信息，但让我困惑的是lmfit站点上的这条线：“注意到，奇方和缩减的奇方的计算假设返回的残差函数被适当地缩放到数据中的不确定性。要想使这些统计数据有意义，编写函数最小化的人必须适当地缩放它们。”我怀疑我从chisqr属性得到的值不完全正确，需要进行一些缩放。有人能解释一下lmfit是如何计算chisquare值的吗?
浏览 3提问于2020-02-27得票数 0
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我有一个数据集，其中观察来自高度不同的群体。每个组可能有一个大不相同的分布，所以我尝试使用fitdistrplus中的fitdist找到最佳分布，然后使用gamlss包中的gamlssML找到最佳参数。
我的问题是在这一步之后转换数据。对于某些分布，如Box-Cox t，我可以找到使用BCT系数对数据进行规范化的方程，但对于许多这些分布，我却找不到。
gamlss是否有一个在拟合后对数据进行规范化的功能？它们的文档只为少数发行版提供转换。
非常感谢
浏览 15提问于2022-09-15得票数 0
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我想确定估计的模型是否适合未来的新数据。为此，经常使用预测误差图。基本上，我想比较测量的输出和模型的输出。我采用最小均方算法作为均衡技术。有人能帮我画出模型和实测数据之间的对比的正确方法吗？如果估计是接近真实的，那么曲线应该非常接近彼此。下面是密码。u是均衡器的输入，x是有噪声的接收信号，y是均衡器的输出，w是均衡器的权重。应该使用x和y*w绘制图形吗？但是x很吵。我很困惑，因为测量输出x是有噪声的，而模型输出y*w是无噪声的。
%% Channel and noise level
h = [0.9 0.3 -0.1]; % Channel
SNRr = 10; %
浏览 4提问于2017-09-22得票数 1
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我有一些有异常值的数据。然而，我的数据有方向，有趋势，在寻找异常值时需要考虑这些趋势。然而，异常值不仅仅是一个是或否的答案。我能说的唯一一件事是，一个数据点离趋势越远，它就越有可能是我不想包含在我的数据中的异常值。
考虑到标准偏差、线性回归和我正在查看的数据块都依赖于上下文，我所知道的没有静态函数来确定某个东西是否是异常值。
我可以使用各种技术选择好的异常值，但问题是，无论何时你去除异常值，你都是在使用你从中挑选异常值的数据的上下文。
我知道，当您为NN准备数据时，数据必须始终以完全相同的方式准备。也就是说，它经历了一组静态过程/函数。用于选择异常值的技术需要上下文，并且上下文会发生变化，因此
浏览 3提问于2019-07-31得票数 0
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