statistics

我試圖通過遵循運行時統計指令here來獲得我的張量流代碼配置文件（網絡中每層的運行和內存消耗）。據我瞭解，我需要創建運行選項像這樣 run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE) run_metadata = tf.RunMetadata() 運行的元數據，並將其傳遞給sess.run 然而，正如我也嘗試使用

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因子分析Scikit

我想對某些財務數據使用scikit的因子分析來找到在模型中使用的beta。 FA有一個稱爲n_components和tolerance的參數。我在圍繞這些變量如何影響結果方面遇到了一些麻煩。我已閱讀文檔並完成了研究，但無法找到任何相關信息。我是機器學習的新手，而不是數據統計嚮導。有人可以解釋這些影響算法的結果嗎？

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定製PDF scipy.stats.rv_continuous不需要的上限

我試圖產生某些光度與以下形式的QSO的隨機概率密度函數： 1 /（（L/L_B^*）^阿爾法+（L/L_B^*）^β）其中L_B^*，α和β都是常數。要做到這一點，下面的代碼被用於： import scipy.stats as st logLbreak = 43.88 alpha = 3.4 beta = 1.6 class my_pdf(st.rv_continuous):

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用比例因變量擬合數據

下面是我的問題與示例數據的簡化版本：每年，我在我的院子裏找到40個球。它們中有一定比例是紅色的。我想模擬一段時間內紅球的比例。 library(tidyverse) library(modelr) # generate some proportion data that changes by year data = tibble( year = 2011:2020, r

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如何在表

顯示值標籤我是相當新的Python和我在努力複製的東西，是很容易在一個標準的統計軟件包如SAS和SPSS做。基本上，我試圖計算關於一個變量，「類型」，這是明確的，但作爲一個整數範圍從1至5，每個值存儲在頻數分佈表對應於不同類別例如1是專業人員; 2是經理等。我正在使用熊貓交叉表命令。在做一個交叉表來得到我的數據幀屬於每個類別的人數，我想列（或行）標題，例如顯示標籤「專業」而不是實際值，例如「1

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如何在Fit迴歸模型和池標準偏差S（即*）中找到P_Value（即*）在Minitab17中？

S; R-sq; R-sq（adj）; R-sq（pred） *; R-sq 100.00％; *; * 係數期限; COEF; Coef; T值; P值; VIF 常數; 0.07526; *; *; *; 硬件EV; 0.3593; *; *; *; 230.84 機械電動汽車; 0.2933; *; *; *; 75.04 生產EV; 0.1455; *; *; *; 252.27 固件E

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SAS STDI輸出澄清

我試圖一些舊的SAS宏轉換爲Python和我有點不清楚一些在SAS使用的術語。在宏中，PROC語句是 proc reg data=model_file; model &y = &x; output out=&outfile r=resid stdi=resid_error; 我明白r意味着每個數據點的個別殘留，但還不清楚是什麼stdi意思。根據SAS手冊，stdi表示「單個預測值的標準誤差