用因子的标准误差作图系数点估计
因子的标准误差作图系数点估计是一种用于评估因子在投资组合中的权重以及该权重的可靠性的方法。该方法通过计算因子在回归模型中的标准误差，以及因子在投资组合中的权重，从而得出因子的标准误差作图系数点估计。
在投资组合理论中，因子代表了影响资产回报的市场因素或风险因素。通过对这些因子进行回归分析，可以得到每个因子对投资组合回报的贡献程度。
因子的标准误差作图系数点估计通常包括以下步骤：
- 数据准备：收集和整理相关的市场数据和资产回报数据。
- 回归模型建立：使用回归模型，将资产回报与因子进行回归分析。回归模型可以采用多元线性回归或其他相关的回归方法。
- 计算标准误差：通过回归模型得到的因子系数可以用于计算因子的标准误差。标准误差反映了因子在回归模型中的可靠性和误差范围。
- 作图系数点估计：将因子的标准误差以图表的形式展示出来，通常使用误差棒图（error bar chart）来表示。
误差棒图通常包括一个主要的柱形表示因子的系数估计值，以及两个辅助的线段表示标准误差的上界和下界。这样可以直观地展示因子的估计值以及估计值的不确定性。
应用场景： 因子的标准误差作图系数点估计主要应用于资产组合管理、量化投资以及风险管理等领域。它可以帮助投资者和资产管理人员评估因子在投资组合中的权重，以及该权重的可靠性。通过了解因子的标准误差，可以更好地理解投资组合的风险和回报特征，并作出相应的调整。
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我很难理解这个问题。我有一个列表results4，它包含5个元素，所有这些元素都是来自zelig包的mer对象。mer对象是对五个估算的数据集中的每一个进行ls.mixed回归的结果。我正在尝试使用合并结果。
我可以使用summary(results4[[1]])@coefs提取系数和标准误差，它返回一个16x3的向量(16个变量，每个变量都有点估计、标准误差和t统计量)。
我试图循环五组结果，并自动组合点估计和标准误差的过程，但不幸的是，我似乎盯着它看，没有解决方案。有什么建议吗？
生成mer对象的代码如下(变量名已更改)：
for (i in 1:5) {
results4[i] &l
浏览 6提问于2011-07-09得票数 0
到目前为止，我发现的计算AUC的软件包没有考虑样本聚类，与简单的随机抽样相比，这会增加标准误差。我想知道这些包提供的包是否可以重新计算以允许集群。 谢谢。
浏览 28提问于2021-04-21得票数 0
days <- c(21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42)
area <- c(18.4, 19.5, 21.3, 21.5, 23.2, 23.8, 24.7, 26)
q1 <- data.frame(days, area)
regressq1 <- lm(area~days,data=q1)
predb <- data.frame(days=10)
predict(regressq1, newdata = predb, interval = "confidence")
因此，根据我的理解，上面的代码预测了天数值为1
浏览 2提问于2019-11-06得票数 1
1回答
我有一个用另一个程序进行的回归分析的结果，我想用R来测试它们是否有意义。我知道ls.diag()计算回归结果的标准误差和t检验，但它需要一个非常特殊的输入格式(即lsfit()的结果)，所以我不认为我可以使用它。R中有没有什么函数可以计算回归分析的标准误差和t检验，让我可以简单地手工给出函数的相关系数？
浏览 2提问于2012-07-28得票数 2
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我正在使用spgwr::ggwr()来拟合广义地理加权回归与泊松模型和对数连接函数。结果提供了局部系数估计，但我缺少如何获得它们的标准误差(或t统计)来计算伪p值。
下面是一个使用SpatialEpi::NYleukemia数据集的玩具示例：
library(SpatialEpi)
library(spgwr)
## Load data
data(NYleukemia)
population <- NYleukemia$data$population
cases <- ceiling(NYleukemia$data$cases * 100)
centroids <- lat
浏览 31提问于2021-06-05得票数 0
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我使用的是Stata 13，我有一个平衡的面板数据集(t=Year和i=Individual分别由Year和IndvID表示)和以下计量经济学模型
Y = b1*var1 + b2*var2 + b3*var1*var2 + b4*var4 + fe + epsilon
我估计以下固定效应回归与年假人和线性时间趋势
xi: xtreg Y var1 var2 c.var1#c.var2 var3 i.Year i.IndvID|Year, fe vce(cluster IndvID)
(除了i.Year和i.IndvID|Year创建的虚拟对象外，所有变量都是连续的)
我希望Stata导出
浏览 0提问于2014-09-06得票数 1
1回答
我最近想运行Fama-Macbeth检验的标准误差，当我们计算标准误差时，我们需要标准差。这个测试的sd是\frac{1}{n^2}\sum (x_i-\bar x)^2。在我看来，对于sd的正常计算，分母是n。所以我的问题是，一个程序，比如R和Eviews，当它们运行线性回归时，是否也给出了系数的标准误差，由分母\frac{1}{n^2}计算的sd？
感谢大家。
浏览 3提问于2016-09-10得票数 0
2回答
下面的图显示了用线性回归得到的系数(以mpg作为目标变量，所有其他变量作为预测因子)。
对于mtcar数据集(这里和这里)，无论有没有缩放数据：
📷
我如何解释这些结果？只有当数据被缩放时，变量hp和disp才是有效的。am和qsec是同等重要还是am比qsec更重要？应该说哪些变量是mpg的重要决定因素？
谢谢你的洞察力。
浏览 0提问于2018-04-14得票数 10
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2回答
我正在运行几个简单的回归，我希望在一个局部宏中保存回归系数的显着性的值(P >x)。
例如，我知道：
local consCoeff = _b[_cons]
将系数保存为常数，用_se[_cons]我可以得到标准误差。然而，似乎没有任何关于如何获得意义的文档。
最好使用下划线格式(如_pt等)，但任何东西都可以。
浏览 0提问于2018-06-13得票数 1
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我需要帮助来完成一项理应很简单的任务，但我找不到解决方案。假设拟合一个简单的线性模型，比如
model <- lm(Y~ a_1 + a_2, data=mydata)
现在，理想情况下，在我的输出中，我希望将a_1上的系数报告为a_2/a_1的比率(=估计比率！)在某种程度上，我的测试统计数据，即标准误差是正确的。下面是一个关于如何计算我想要在输出中报告的估计值的可重复示例：
a_2 <- 1:20
a_1 <- 20:40
Y <- 1
mydata <- as.data.frame(cbind(Y, a_1, a_2))
model <- lm(Y~a
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
1回答
我使用plm库来运行固定效果回归，使用三明治、lmtest库来计算健壮的标准错误。运行回归没有问题，但在某些情况下，当我要计算标准错误时，会得到以下错误：
library(plm)
library(sandwich)
library(lmtest)
fe_reg <- plm(y ~ x + I(x^2)+factor(date), data=reg_data, index=c("id","date"), model="within")
coeftest(fe_reg, vcov.=vcovHC(fe_reg, type="HC1
浏览 1提问于2014-03-24得票数 2
我正在使用来自fastLm包的RcppEigen函数
fit = fastLm(X, y, method)
在内部做一些类似的事情
.Call("fastLm", X, y, method, PACKAGE = "RcppEigen")
在文档中，它指出fastLm输出的值之一是unsc，即无标度的方差协方差矩阵。然而，函数并没有输出这个值。我试过summary(fit)，但也没有。
问题1:这是我的问题，还是没有得到落实？
问题2:是否有一种使用RcppEigen包提取/计算此值的方法？
我用的是R 3.1.2 64-bit和RcppEigen_0.3.2.5
浏览 0提问于2015-08-21得票数 0
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我正在使用系统功能(包装系统)进行PGLS系统发育分析，并且在解释模型输出时遇到了一些困难。
我正在运行一个具有连续(日志转换)响应变量和一个预测变量的phylolm模型，这是两个组的一个因素。当我改变参考组(从条件A到B)并重新运行相同的模型时，估计值会相应地变化，但标准误差似乎不会。新的参考组的标准错误仍然很高，我看不出组之间的差异有多大(p值表示它们是如此)。我的印象是，系统标准误差可以用一般的线性回归来解释--我错了吗？
浏览 8提问于2022-06-01得票数 0
1回答
我使用R中的t检验来检验在使用FGT贫困度量时，当将权重、分层和聚类(分别)添加到调查设计时所产生的均值差异的意义，我使用传递包中的svyfgt函数来计算。我通过为每个调查设计建立向量来运行t检验，其中包括均值、标准差和样本大小，因此，我需要获得svyfgt均值的标准差。
在测量软件包中，有一个svysd函数，用于计算复杂测量设计时的标准差。此值与通过将SE乘以sqrt(n)获得的值有很大不同，如下所示：
library(survey)
wel <- c(68008.19, 128504.61, 21347.69,
33272.95, 61828.96,
浏览 5提问于2022-01-02得票数 1
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我正在使用survey分析来自美国住房调查的数据，该数据使用复制权重来计算修正的标准误差，但我想确保我指定的设计是正确的。 我是这样做的： svy <- svrepdesign(data = ahs,
weight = ~WEIGHT,
repweights = "REPWEIGHT[0-9]+",
type = "Fay",
rho = 0.5,
scale = 4
浏览 21提问于2019-12-17得票数 1
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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
4回答
我试图写一个简单的程序，结合系数和标准误差估计，从一组回归拟合。我运行5次回归，并将感兴趣的系数和标准误差存储到向量中(实际上是Stata矩阵对象)。然后，我需要做以下几点：
找到系数估计的平均值。
根据“多重估算”的结果组合公式，将标准误差估计结合起来。公式是第6页"T“公式的平方根。
我已经编写了一次这样做的Stata代码，但是我想把它写成一个函数(或者“程序”，用Stata的话)作为参数，将回归系数估计的向量(或矩阵，如果可能的话，同时组合多个估计)和相应的标准误差估计的向量(或矩阵)作为参数，然后生成上面的1和2。下面是我写的代码：
(breg是回归系数估计的1
浏览 7提问于2010-03-10得票数 1
1回答
我想从我的线性回归中计算转换后的变量的标准误差，即将两个变量相除，并从该变量中获得标准误差。
我使用了msm包中的deltamethod函数，但无法获得准确的标准错误。
例如：
数据模拟：
set.seed(123)
nobs = 1000
data <- data.table(
x1 = rnorm(nobs),
x2 = rnorm(nobs),
x3 = rnorm(nobs),
x4 = rnorm(nobs),
y = rnorm(nobs))
线性回归：
reg2 <- lm(y~x1+x2+x3+x4, data=data)
获取coef和vcov
浏览 2提问于2016-04-27得票数 0
1回答
用多元回归分析识别铅/滞后
、、、、
我有三个时间序列变量(x，y，z)测量在3个重复.X和z是自变量。Y是因变量。T是时间变量。这三个变量均随昼夜变化而变化，白天增加，夜间下降。下面是一个使用模拟数据集的示例。
library(nlme)
library(tidyverse)
n <- 100
t <- seq(0,4*pi,,100)
a <- 3
b <- 2
c.unif <- runif(n)
amp <- 2
datalist = list()
for(i in 1:3){
y <- 3*sin(b*t)+rno
浏览 1提问于2021-02-13得票数 1
2回答
在统计中，如果随机变量的所有随机变量都有相同的有限方差，那么随机变量序列是同方差的。这也称为方差的同质性(维基百科)。
这个假设是否仅适用于线性回归模型？
如果没有，是否有任何相关的方法来检查非线性模型？
浏览 0提问于2021-04-12得票数 2
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我做了一个aov模型，我只想提取每个系数的标准误差。
model <- aov(Molecule ~ Comorbidity + Age + BMI + Sex, data = mydata)
我可以看到估计的边际平均数如下：
allEffects(model)
但我不能提取每个系数的标准误差。我在互联网上看到了se.coef()的功能，但它不起作用。summary(model)$coefficients[, "Std. Error"]也不起作用。
我读过effects和其他软件包，但是我找不到我想要的东西。有什么想法吗？
浏览 0提问于2016-12-07得票数 4
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我有一个具有二元结果的回归模型。我用glmnet对模型进行了拟合，得到了选定的变量及其系数。
由于glmnet不计算变量重要性，我想将确切的输出(选定的变量及其系数)提供给glm以获取信息(标准误差等)。
我搜索了r个文档，似乎可以使用glm中的"method“选项来指定用户定义的函数。但是我没有做到这一点，有人能帮我吗？
浏览 2提问于2012-10-17得票数 21
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真的很简单的问题！我正在运行y~x的许多线性回归，并希望获得每个回归的方差，而不是从summary.lm命令中给出的标准误差输出手动计算方差。为了节省一点时间:-)。对执行此操作的命令有什么想法？或者我必须自己写一个函数来做这件事？
m<-lm(Alopecurus.geniculatus~Year)
> summary(m)
Call:
lm(formula = Alopecurus.geniculatus ~ Year)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-19.374 -8.667 -2.094
浏览 3提问于2013-02-19得票数 17
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1回答
这是我想解决的问题。我正在使用来自burn库的KMsurv数据集，我试图用两个简单的协变量来拟合一个简单的生存模型。其中一个预测因子是有序因子。也许我的问题是一个天真的问题，当我看到结果时，我在我估计的系数前面看到了单词L和Q。L和Q是指线性和二次型吗？我期望看到相同数量的估计系数，但当我调整一个有序因子时，与调整相同的不有序系数相比，估计值不同。你能告诉我我的fit的结果意味着什么(那些Q和L的coeff )以及它们应该如何解释吗？如果你也能让我参考一下参考资料，了解更多关于调整有序因素的知识，我将不胜感激。这是我的代码：
library(KMsurv)
data(burn)
names(b
浏览 4提问于2012-10-30得票数 2
1回答
我正在尝试使用来自scikit的LinearRegression来拟合线性模型。从预测函数中，我得到了一个点估计预测值，但我需要一个可能值的分布，其中预测的点值可能是高斯的平均值。我想知道是否有一种方法可以从任何scikit模型中获得这样的发行版。我检查了方差得分，但找不到将其映射到方差的方法。请帮帮忙。
浏览 0提问于2016-03-19得票数 2
1回答
我在R中使用caret软件包，进行岭Logistic回归。现在我能找到每个变量的系数。
的问题是：如何用岭logistic回归来了解各变量的系数的标准误差？
下面是我的示例代码：-
Ridge1 <- train(Group ~., data = train, method = 'glmnet',
trControl = trainControl("cv", number = 10),
tuneGrid = expand.grid(alpha = 0,
浏览 3提问于2020-02-12得票数 1
根据我在R中指定线性回归模型(对于范畴变量)的方式，得到不同的标准误差值。
例如,
library(alr4)
library(tidyverse)
FactorModel <- lm(I(log(acrePrice)) ~ I(as.factor(year)), data = MinnLand)
summary(FactorModel)
但是，如果我用"+0“指定了一个回归模型，那么标准错误(以及其他值)是不同的。
FactorModel1 <- lm(I(log(acrePrice)) ~ I(as.factor(year)) + 0, data = Min
浏览 2提问于2020-10-12得票数 0
回答已采纳
我正在使用Spark ml库来做一些生存分析。是文档。在训练AFT生存模型后，我不能像在R中那样直接获得p值。可用于该模型的是系数向量、比例、截距、预测和输入数据(Y和特征)。如何使用这些变量来计算p值？欢迎任何建议。谢谢
浏览 3提问于2016-05-28得票数 0
2回答
如何使用修改后的回归创建汇总表？
、、、、
我想将几个回归的summary()函数导出到一个汇总表中。通常我用的是星空。 问题是:我计算了异方差鲁棒标准误差，这些误差是通过使用特殊的汇总函数(例如" summary (fit5，robust=TRUE)")显示的-但是我如何将该汇总表的结果导出到导出表中？非常感谢您的帮助！ 到目前为止，一切都不起作用。到目前为止，我使用了导出类型text并覆盖了值...
浏览 58提问于2019-06-11得票数 0
1回答
理解置信区间
、、
我正在努力理解置信区间的概念。点估计和置信区间的含义是什么？我所理解的是置信区间中的点估计基本上是抽样分布的统计量。我们是否可以说，在使用中心极限定理和求总体均值后，用CLT而不是给出点估计，我们就会给出置信区间？
浏览 0提问于2020-10-10得票数 0
3回答
我正在尝试手动计算ARIMA模型中常量的标准误差(如果包含)。我已经参考了Box和Jenkins (1994)的文本，特别是第7.2节，但我的理解是，这里提到的方法只计算ARIMA参数的方差-协方差矩阵，而不是常数。我试着在网上搜索，但找不到任何理论。像Minitab，R等软件计算这个值，所以我想知道是什么方法？有人能在这个话题上提供任何意见吗？谢谢。
浏览 0提问于2009-12-31得票数 4
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2回答
回归模型点估计
、、、
我想根据参数的值列表来检索二阶多项式回归线的值。 以下是模型： fit <- lm(y ~ poly(age, 2) + height + age*height) 我想使用年龄值列表，并检索回归线上的值，以及标准偏差和标准误差。‘'age’是一个连续变量，但我想创建一个离散值的数组，并从回归线返回预测值。 示例： age <- c(10, 11, 12, 13, 14)
浏览 24提问于2019-03-20得票数 5
回答已采纳
我有一个数据帧，其中有一列作为因子。我想从我的列中的所有行中减去1，但是当我尝试时，我得到了一条错误消息，即“-”对于因子没有意义。 我该怎么做呢？
浏览 16提问于2020-11-18得票数 0
7回答
在lm和glm模型中，我使用函数coef和confint来实现此目标：
m = lm(resp ~ 0 + var1 + var1:var2) # var1 categorical, var2 continuous
coef(m)
confint(m)
现在，我使用lme4包中的lmer函数将随机效果添加到模型使用的混合效果模型中。但是，函数coef和confint对我不再起作用了！
> mix1 = lmer(resp ~ 0 + var1 + var1:var2 + (1|var3))
# var1, va
浏览 4提问于2012-06-17得票数 33
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我想使用调查权重在R中对多个级别的标准误差进行聚类。Lumley的调查包没有做到这一点，我说得对吗？在下面的reprex中，svyglm在一个级别和两个级别上具有相同的标准误差。有什么想法吗？ library(survey)
data(api)
dclus0<-svydesign(id=~1, weights=~pw, data=apiclus2) # no clustering
dclus1<-svydesign(id=~dnum, weights=~pw, data=apiclus2) # clustering at one level
dclus2<-svyde
浏览 31提问于2021-08-23得票数 0
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我有以下模式：
Y_{it} = alpha_i + B1*weight_{it} + B2*Dummy_Foreign_{i} + B3*(weight*Dummy_Foreign)_ {it} + e_{it}
我感兴趣的是外国汽车的重量对Y的影响，并绘制了相关系数在分位数上的演变过程，并给出了相应的标准误差。也就是说，我需要看到系数的演变(B1+，B3)。我知道这是一种非线性效应，需要某种增量法才能得到方差协方差矩阵，才能得到(B1+B3)的标准误差。
在我深入编写一个尝试这样做的程序之前，我想我应该试着询问是否有一种使用grqreg的方法。如果这在grqreg中是不可能的，请有人指导我
浏览 0提问于2016-08-09得票数 0
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我正在努力将结果从"summary.glm“打印到CSV文件。我的代码非常简单，如下所示：
results <-glm(dv ~ iv + iv2, family=binomial, data=dataframe)
results_df <-summary.glm(results)
write.csv(results_df, "myCSV.csv")
这会产生错误：cannot coerce class 'summary.glm' into a data.frame'。
我真正需要做的就是将我的系数作为赔率导出到CSV文件中，该文件也
浏览 0提问于2012-07-24得票数 2
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我在r中建立了一个logistic回归模型，但是当我用摘要(模型)检查系数时，输出在我的一个自变量的四列(估计、标准误差、z值和z)中显示了NA。我的另外三个变量运行得很好。
我也检查了任何空值，但是没有。我使用as.numeric和as.integer在连续值和离散值之间进行了更改，但在输出中它仍然是NA。变量本身测量献血的总体积。
我搞不懂这件事，这让我很困扰。谢谢
浏览 0提问于2018-04-01得票数 1
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1回答
我建立了以下简单的回归模型，并使用天文望远镜输出一个表格，绘制标准化和非标准化的回归模型系数、标准误差和p值。
library(lm.beta)
mod <- lm(mpg ~ cyl + disp, mtcars)
summary(mod)
mod_std <- lm.beta(mod)
summary(mod_std)$coe[, 2]
library(stargazer)
stargazer(mod, mod_std,
coef = list(mod$coefficients,
mod_std$stan
浏览 6提问于2022-04-26得票数 1
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我正在通过plm包中的函数pvcm估计一个具有时间效应的可变系数模型。我使用的是内部估计器。不幸的是，我在使用summary命令时遇到了困难。它不提供标准误差、t统计量和p值的常规输出。我看到的不是通常的输出，而是关于特定变量的分位数的信息。你能帮我吗？我将感谢所有的提示和建议。
summary(model1.pvcm)
Oneway (time) effect No-pooling model
Call:
pvcm(formula = dependent_variable ~ var1 + var2 + ......,
data = estimation_balanced,
浏览 1提问于2019-09-24得票数 1
1回答
我支持在软件中实现两个版本的有限脉冲响应算法，一个是浮点格式的算法，另一个是定点格式的算法。现在我认为，如果我只使用浮点变量作为函数，那么算法将用浮点来完成：
该算法应按照规范工作。
在一个新的样本x*k*到达之前，旧的样本移到右边，然后用一个系数对每个样本进行缩放，然后计算出所有缩放样本的总和。
float[] FIRfloats = {0,0,0,0,0};
void floatFIR(float newsample)
{
for(int i=0;i<5;i++)
{
FIRfloats[i+1]=FIRfloats[i]; /* shift the samples ri
浏览 3提问于2013-09-25得票数 0
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我有一个data.frame：
set.seed(12345)
df <- data.frame(
p=c(rep("A", 39), rep("B",61)),
x=rnorm(100, 34, 20),
y=rnorm(100, 21, 25))
如何获得以下四个变量：
斜率来自A组的简单线性回归线(比较x与y)。斜率来自B组的简单线性回归线(比较x与y)。A组简单线性回归线斜率的标准误差(比较x~ y)。B组简单线性回归线斜率的标准误差(比较x与y).
浏览 6提问于2021-08-02得票数 0
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我在做俄亥俄州立大学骨髓移植研究的方差分析。 以下是使用( Cox proportional hazard model )中的代码的数据。 time_Allo_NHL<- c(28,32,49,84,357,933,1078,1183,1560,2114,2144)
censor_Allo_NHL<- c(rep(1,5), rep(0,6))
df_Allo_NHL <- data.frame(group = "Allo NHL",
time = time_Allo_NHL,
浏览 41提问于2020-04-16得票数 0
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1回答
我在试着理解我应该在这里做什么。我已经应用了套索和岭回归，找到了最优的λ，并重新构建了模型。但我不明白在那之后我该做什么。
问题：
“。对于糖尿病数据集(上传到Moodle)，我们希望使用10个特征(X变量)来预测prog (Y)，这是基线后一年疾病进展的定量评估。变量prog是数据中的最后一列。在拟合岭回归和套索之前，不要忘记标准化所有的X变量，使它们在相同的尺度上。使用岭回归和套索预测程序。在两个回归中，使用交叉验证选择最优的λ。最优λ将对应于最小CV误差。对于最优的lambda，改装脊线和套索模型。使用1000个bootstrap重复运行bootstrap，以获得回归系数估计的标准误差(
浏览 2提问于2021-11-26得票数 0
我从一个glm我不能理解的模型。在这个模型中，Bond是一个具有三个水平的因素。emmeans三个水平中有较大的标准误差和较宽的置信区间。从这个角度来看，级别之间似乎没有任何显着的区别。 然而，当我查看一些成对比较时，标准误差要小100倍，并且两个比较(A10 - A15和A14 - A15)在95%的置信度水平上实际上是显着的。有没有数据或模型的属性可以解释这一点？ 抱歉，我缺乏统计知识，无法生成可重现的示例，因为数据集有超过1,000行。在此之前，我要多谢几句。 > emmeans(Model1, "Bond")
Bonder emmean SE df a
浏览 59提问于2021-02-25得票数 0
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似乎有一个量，通常表示\gamma，这样两个多项式乘积的l_2范数可以写成范数的乘积，直到\gamma乘法为止。
例如，如果f和g是两个多项式，我们就有\|fg\|\leq\gamma\cdot\|f\|\|g\|。例如，请参阅本论文的第2节。我可以用向量的形式找到因子的信息，但我不能用多项式来理解它。
这个数量是从哪里来的？我们知道它的结果是什么？如何计算不同的环，甚至是模？
浏览 0提问于2021-03-29得票数 1
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我在Apache，Databricks上用PySpark编写代码。
我有一个DataFrame DF，DataFrame包含以下列A、B、C、D、E、F、G、H、I、J。
以下内容验证了dataframe是否具有所需的列
has_columns(very_large_dataframe, ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'])
要求将2.5的换算系数适用于F栏，即值2，换算
浏览 6提问于2022-01-14得票数 0
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我有一个lme4模型，我运行了一个分层逻辑回归模型，并且我正在使用effects包绘制效果。我想用平均值的标准误差作为误差条来创建一个效果图。我可以得到点估计，95%的置信区间，和标准错误的数据。然而，标准误差似乎与置信限参数不一致，参见下面的一个普通glm示例。
library(effects)
library(dplyr)
mtcars <- mtcars %>%
mutate(vs = factor(vs))
glm1 <- glm(am ~ vs, mtcars, family = "binomial")
(glm1_eff <- Effect(
浏览 1提问于2016-04-17得票数 2
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