R中的统计检验输出了许多描述。虽然它们很有用,但我们如何才能输出或提取单个值呢?
> cor.test(x,y,method="spearman", exact=F)
Spearman's rank correlation rho
data: x and y
S = 12767993, p-value = 0.0001517
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
-0.188074
特别是,如何才能仅获得这些值0.0
我在R和Excel中运行了一些关联,因为我对相同的数据得到了非常不同的结果,所以我很困惑什么是真正正确的。我想对R中更大的数据进行关联,所以excel分析只是为了了解预期的结果,但现在我不相信R。
这是数据和结果
X Y
1 166
2 197
3 172
5 169
6 173
6 237
7 389
8 232
8 208
cor.test(X, Y, method="spearman")
S = 34.283, p-value = 0.03062
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
我遵循这个问题的答案,,但是我发现样本数据的边缘分布没有相同的均值和标准偏差。例如,考虑代码示例中下面的多元分布。如果我们将边沿标记为X、Y和Z,那么我希望(从样本数据中隐含的)比例尺和位置参数与输入数据匹配。然而,对于X,您可以看到下面的比例和位置参数是0.1000和0.5219。因此,规模是我们所期望的,但其位置却下降了4%。我在想,我用协方差矩阵做错了什么,但我似乎找不出哪里出了问题。我尝试将相关矩阵设置为恒等矩阵,然后将样本数据的位置和规模与输入的数据进行匹配。我的协方差矩阵一定出了问题,否则我又犯了一个根本错误。任何帮助都将不胜感激。如果问题不清楚,请告知。
import panda
这是我的密码。我得到一个错误,当我使用chol(V)时,V不是正定的。我认为在建筑上,它必须是正定的。知道出什么问题了吗?
% I want 10000 draws of a 5x1 multivariate normal distribution
N =5;
T = 10000;
% randomly generate standard deviations
sigma = 1 + .1*rand(N,1);
% randomly generate correlations which are between [-1,1]
rho = -1+2*rand(nchoosek(N,2),1)
我正在尝试计算距离矩阵上的普通常微分方程(常微分方程),但我不知道如何并行化我的代码。
from scipy.integrate import quad
from math import exp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#I have my distance matrix and I wanna count how many points are distanced
# from point i with distance r at maximum
def v(dist, r, i):
return 1/
对于更复杂的实验设计,有几个关于混合模型的问题和帖子,所以我认为这个更简单的模型可以帮助其他初学者在这个过程中以及我。
因此,我的问题是,我想在sas proc混合程序的R中制定一个重复的度量方差:
proc mixed data=df1;
FitStatistics=akaike
class GROUP person day;
model Y = GROUP X1 / solution alpha=.1 cl;
repeated / type=cs subject=person group=GROUP;
lsmeans GROUP;
run;
下面是使用R中创建的数据的SAS输出(如下):
我正在用OCaml编写一个小的解释器,并使用GADT来输入我的表达式:
type _ value =
| Bool : bool -> bool value
| Int : int -> int value
| Symbol : string -> string value
| Nil : unit value
| Pair : 'a value * 'b value -> ('a * 'b) value
and _ exp =
| Literal : 'a value ->
我试图用中子星的状态方程来写一个非常简单的代码。在第一阶段,我定义了我的常量,并将它们作为第一个元素分配到列表中。然后我做我的第一步方程,并将它们作为第二个附加到列表中。我为下一个操作创建一个while循环,并在这个循环中追加我的列表。在每一步中,我都会将这些附加的常量打印到out文件中。
"""
Created on Wed Oct 12 20:44:10 2022
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
f = open("