coefficients

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    给定系数列表，创建一个多项式

    我想创建一个给定系数的多项式。这看起来很简单，但我迄今发现的东西似乎并不是我想要的东西。例如在这样的环境中; n = 11 K = GF(4,'a') R = PolynomialRing(GF(4,'a'),"x") x = R.gen() a = K.gen() v = [1,a,0,0,1,1,1,a,a,0,1] 给定长度为n的列表/矢量V（我将这个N和V在开始时），我想要得
    sage polynomials coefficients 2014-09-23

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    2D R2C FFTW：傅立叶系数的阶数

    我已经多次使用了1D c2c变换，没有任何问题。具有N个网格点的变换的傅立叶系数的顺序是：f_0，f_1，f_2，...，f_N/2，f_-N/2 + 1，...，f_-1。 我只是不知道二维R2C FFTW系数的顺序。 我正在使用以下代码。使用2D_r2c，规范化，然后使用2D_c2r产生原始输入，所以不应该出现错误。 void mFFTW2D(double INPUT[][STEPS], ff
    order 2d fftw coefficients 2014-05-17

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    使用整个时间序列的线性预测来确定下一个K点

    我有一个N个太阳黑子数据点的时间序列，并希望根据这些点的子集预测该系列中的其余点，然后比较正确性。 我刚刚介绍了使用Matlab进行线性预测，因此决定在循环中使用下面的代码段，以便训练集外的每个点都一直到给定数据的末尾有一个预测： %x is the data, training set is some subset of x starting from beginning %'unknown'
    matlab prediction coefficients 2014-10-28

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    R中的线性模型用于data.frame中的所有变量，返回结果矩阵

    全部 我试图拟合多个变量的线性模型并报告所有R平方值。 但是，我想问一下，是否有办法一次完成这项工作，而不是一对一地完成这项工作？ 例如，我知道如何与2个变量为做到这一点： data(mtcats) fit<-lm(formula = mtcars[,1] ~ mtcars[,2]) summary(fit)$r.squared mtcars已经11个数值变量，有洞它所有变量的方法吗？ 我
    r dataframe linear-regression coefficients 2014-11-01

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    如何求和最大值中多项式的系数？

    我想出了这个好东西，这我打电话“功能分区为对称的群体 Z[0]:1; Z[n]:=expand(sum((n-1)!/i!*z[n-i]*Z[i], i, 0, n-1)); Z[4]; 6*z[4]+8*z[1]*z[3]+3*z[2]^2+6*z[1]^2*z[2]+z[1]^4 的系数为Z[4]总和6+8+3+6+1 = 24 = 4! 其中我希望对应（a）（bcd），8（a
    sum maxima polynomials coefficients 2014-04-16

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    系数分组：从一个较长的表达

    我使用sympy产生的矩阵的行列式系数方程： from sympy import * X1, Y1 = symbols ("X1 Y1") x1, x2, x3, y1, y2, y3 = symbols ("x1 x2 x3 y1 y2 y3") th12, th13 = symbols ("theta_{12} theta_{13}") X2 = cos(th12)*X1-sin(
    python grouping sympy coefficients 2014-05-03

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    具有不同系数的模型的存储系数估计值

    我试图存储不同模型的系数估计值。为了说明我的问题，下面是一个例子。 library(fpp) creditlog <- data.frame(score=credit$score, log.savings=log(credit$savings+1), log.income=log(credit$income+1), log.address=log(credit$t
    r regression coefficients 2014-10-03

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    获得回归系数R

    我已经使用下面的脚本绘制了下面的散点图，但仍需要获得回归系数。 任何帮助将非常感激。 lm.irt12 <- lm(prtemp ~ irt12,data=apirt) summary(lm.irt12) plot(apirt$irt12[apirt$surv==1], apirt$prtemp[apirt$surv==1], xlab="ave. base of ears
    r regression coefficients 2014-10-03

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    提取系数和从LME

    它们的标准误差如何可以提取系数与它们对于每个实验单位（曲线）分别标准误差（B0和B1）的线性混合模型，如这一个： Better fits for a linear model 与此相同的数据集（DF），并拟合模型（fitL1）：我怎么可能得到一个数据帧这个...... plot b0 b0_se b1 b1_se 1 2898.69 53.85 -7.5 4.3 ... .
    r mixed-models nlme coefficients 2014-10-05
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