coefficients

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中汇集的OLS估计中提取所有单个斜率系数我遇到了一个问题，我想要提取汇总回归中特定变量的所有单个系数。我的数据是这样的，我退步Y于十 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包和总结，R只给我X的一个系数，然而，我想有X变量的系数每个人回归。谁能帮我这

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h2o deeplearning：什么是输入变量影响/系数？

我想在与H2O美国机场预测滑出次深度学习模式： #Deep learning neural network deep<-h2o.deeplearning( training_frame = train, validation_frame = valid, x=predictors, y=target, #distribution = "g

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R中的项目级回归系数？

背景： 1000参与者额定自己满意200点的对象（S），以及关于所述参与者本身提供4名不同的心理测量的变量（A，B，C，d）。有5000个独特的对象进行评级，因此由于资源限制，并非每个参与者都评估每个对象。这导致了一个稀疏的数据集，其中每个对象被大约30个参与者评分。从这个设计中，检索基本的描述统计量（例如，每个对象的平均满意度）是微不足道的。我现在的任务是建立心理测量变量（A，B，C，D）与对

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等同起来符号系数

我想寻求特定的ODE y'' - y' - 2y = 4x^2 我做了如下脚本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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任何人都知道将球谐函数系数归一化的代码来自何处？

我在网上找到了这段代码，想知道它背后的理论，有人能指出我的方向吗？下面是代码： 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 - 如何在扩展时添加指数？

我的主要目标是在表述如查明形式 exp(1j*k*r) 的指数的前系数：由第一膨胀，然后使用在sympy的系数_工具 (z1*exp(1j*k1*r1) + z2*exp(1j*k2*r2) + c.c.)**2 。问题是，我不知道如何扩展，以便我们可以相加收集指数。我想看看这个词： exp(1j*(k1*r1+k2*r2)) 但只有这种出现条件： exp(1j*k1*r1)*exp

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使用lmodel2包获得减少主轴回归模型的回归系数

我有一个大的数据集，我正在进行许多回归分析。我正在使用r的lmodel2包减少主轴回归。我需要做的是从RMA模型中提取回归系数（r平方，p值，斜率和截距）。我能做到这一点很容易足以与使用OLS回归： RSQ<-summary(model)$r.squared PVAL<-summary(model)$coefficients[2,4] INT<-summary(model)$coefficie

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c＃计算股票和指数之间的投资组合β测试

没有人知道计算投资组合或股票相对于基准的Beta（β系数）的方法，例如像C＃中的S & P这样的指数？我已经有2个类型的数组，这将是这样一个计算所需的，但我找不到任何圆滑的方式来做到这一点。 StatisticFormula.BetaFunction方法（Double，Double）存在，但它接受每个参数的一个值，而不是一个数组 - 统计上没有意义。在此先感谢

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lm函数给出y变量的估计也

我想运行一个简单的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：获取分段立方Hermite插值多项式的系数

我想对某些数据拟合曲线。我使用PCHIP插值是为了获得最佳结果。此外，我想用ppval-function得到6个区间的系数。但有弹出这样的错误： 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]