我正在对数据集进行tobit分析,在该数据集中,因变量(让我们称之为y)在0处被删除。所以我就是这么做的:
library(AER)
fit <- tobit(data=mydata,formula=y ~ a + b + c)
这很好。现在我想运行“预测”函数来得到合适的值。理想情况下,我感兴趣的是未观察的潜在变量"y*“和观察到的删失变量"y”的预测值,参见参考1。
我检查了predict.survreg引用2的文档,我想我不明白是哪个选项给了我预测的删失变量(还是潜在的变量)。
我在网上找到的大多数例子都建议如下:
predict(fit,type="re
在之后,我试图解决一个填充不一致的问题,而不是每个批次的张量末尾的问题(换句话说,没有双关的意思,我的批次中有一个左删和右删的问题):
# Data structure example from docs
seq = torch.tensor([[1,2,0], [3,0,0], [4,5,6]])
# Data structure of my problem
inconsistent_seq = torch.tensor([[1,2,0], [0,3,0], [0,5,6]])
lens = ...?
packed = pack_padded_sequence(seq, lens, b
我正在研究C#中的一个广播信标,该信标应该向所有侦听设备广播服务器信息。发送的信息将包含诸如WCF服务的URL、名称空间、所需参数的列表等信息。我现在拥有的是一个发送者和接收者,当它们在同一台计算机上时,它们可以很好地交谈。但是,一旦我将发送者放在另一台计算机上,而不是我的接收者,发送者发送它的消息,但我的接收者从未收到它。没有抛出任何异常,并且在两台计算机上都禁用了防火墙。
是我代码的来源。
发件人:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using Syst