coefficients

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中彙集的OLS估計中提取所有單個斜率係數我遇到了一個問題，我想要提取彙總迴歸中特定變量的所有單個係數。我的數據是這樣的，我退步Y於十 Observation name date Y X 1 A 1 Y1 X1 2 A 2 Y2 X2 3 B 1 Y3 X3 4 B 2 Y4 X4 使用plm包和總結，R只給我X的一個係數，然而，我想有X變量的係數每個人迴歸。誰能幫我這

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h2o deeplearning：什麼是輸入變量影響/係數？

我想在與H2O美國機場預測滑出次深度學習模式： #Deep learning neural network deep<-h2o.deeplearning( training_frame = train, validation_frame = valid, x=predictors, y=target, #distribution = "g

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R中的項目級迴歸係數？

背景： 1000參與者額定自己滿意200點的對象（S），以及關於所述參與者本身提供4名不同的心理測量的變量（A，B，C，d）。有5000個獨特的對象進行評級，因此由於資源限制，並非每個參與者都評估每個對象。這導致了一個稀疏的數據集，其中每個對象被大約30個參與者評分。從這個設計中，檢索基本的描述統計量（例如，每個對象的平均滿意度）是微不足道的。我現在的任務是建立心理測量變量（A，B，C，D）與對

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等同起來符號係數

我想尋求特定的ODE y'' - y' - 2y = 4x^2 我做了如下腳本y： syms x A0 A1 A2 ypa = A2*x^2+A1*x+A0; % y_p assume cyp = diff(ypa,2) - diff(ypa) - 2*ypa % according to ODE P1 = 4*x^2; P2 = cyp ; % Equating P1 and P2 C

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任何人都知道將球諧函數係數歸一化的代碼來自何處？

我在網上找到了這段代碼，想知道它背後的理論，有人能指出我的方向嗎？下面是代碼： float4 SHCNormalize(in float4 res) { // extract direction float l = dot(res.gba, res.gba); res.gba /= max(0.05f, sqrt(l)); res.r = 1.0;

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sympy - 如何在擴展時添加指數？

我的主要目標是在表述如查明形式 exp(1j*k*r) 的指數的前係數：由第一膨脹，然後使用在sympy的係數_工具 (z1*exp(1j*k1*r1) + z2*exp(1j*k2*r2) + c.c.)**2 。問題是，我不知道如何擴展，以便我們可以相加收集指數。我想看看這個詞： exp(1j*(k1*r1+k2*r2)) 但只有這種出現條件： exp(1j*k1*r1)*exp

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使用lmodel2包獲得減少主軸迴歸模型的迴歸係數

我有一個大的數據集，我正在進行許多回歸分析。我正在使用r的lmodel2包減少主軸迴歸。我需要做的是從RMA模型中提取回歸係數（r平方，p值，斜率和截距）。我能做到這一點很容易足以與使用OLS迴歸： RSQ<-summary(model)$r.squared PVAL<-summary(model)$coefficients[2,4] INT<-summary(model)$coefficie

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c＃計算股票和指數之間的投資組合β測試

沒有人知道計算投資組合或股票相對於基準的Beta（β係數）的方法，例如像C＃中的S & P這樣的指數？我已經有2個類型的數組，這將是這樣一個計算所需的，但我找不到任何圓滑的方式來做到這一點。 StatisticFormula.BetaFunction方法（Double，Double）存在，但它接受每個參數的一個值，而不是一個數組 - 統計上沒有意義。在此先感謝

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lm函數給出y變量的估計也

我想運行一個簡單的lm模型。我使用以下 dt <- data.table( y=rnorm(100,0,1), x1=rnorm(100,0,1), x2=rnorm(100,0,1), x3=rnorm(100,0,1)) y_var2 <- names(dt)[names(dt)%like%"y"] x_var2 <- names(dt)[names

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Matlab：獲取分段立方Hermite插值多項式的係數

我想對某些數據擬合曲線。我使用PCHIP插值是爲了獲得最佳結果。此外，我想用ppval-function得到6個區間的係數。但有彈出這樣的錯誤： Error using unmkpp (line 18) The input array does not seem to describe a pp function. Error in ppval (line 62) [b,c,l,k,dd]