R语言-方差检验

R语言-方差检验

对实验数据检验方差相等的正态分布总体均值是否相等。判断各因素对试验指标影响是否显著。根据影响实验指标条件的个数可以区分为:单因素方差分析,双因素方差分析,多因素方差分析 boxplot(目标变量~变量,data=数据框) 箱子中的黑
Python720
r语言RMSE函数是哪个程序包里面的

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你好,帮你谷歌了一下,其中R包‘Metrics’里有这个函数:另外在R包‘hydroGOF’里也有一个类似的计算函数nrmse的函数:。1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差
Python230
R语言计算方差

R语言计算方差

nrow(leadership)是leadership这个数据集的行数(可能就是样本数),1:nrow(leadership) 是一个向量,从1到nrow(leadership),sample(1:nrow(leadership)) 是将里
Python240
r语言RMSE函数是哪个程序包里面的

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Python160
如何在windows下安装GIT

如何在windows下安装GIT

本文在Windows7下测试成功。安装和设置Git下载Git for Windows,采用默认安装,安装完成后就可以在本地使用Git了。但要将内容放到Github上,必须先在Github网站上注册个账户,然后在本机使用Git创建SSH Ke
Python190
r语言RMSE函数是哪个程序包里面的

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Python230
r语言RMSE函数是哪个程序包里面的

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Python180
R语言向量计算的数学函数汇总2021.1.21

R语言向量计算的数学函数汇总2021.1.21

sum(向量名) :求和max(向量名) :返回向量最大值min(向量名) :返回向量最小值range(向量名) :返回向量中的上界和下界mean(向量名) :返回向量平均值var(向量名) :返回向
Python130
r语言做arima怎么求预测的误差

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拟合序列我很喜欢forecast包的auto.arima()函数,输入序列,可以直接帮你定阶。预测可以分静态预测(多步样本外预测),动态预测(一步步样本外预测),每隔一段时间重新估计模型的预测。多元线性回归是简单线性回归的扩
Python190
Python 中的函数拟合

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很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等) 本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。 通过多项式拟合,我
Python170
r语言计算均方误差怎么判断

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1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python200
java语言如何求平方根

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使用java.lang.Math类的sqrt(double)方法。 方法详解: public static double sqrt(double a) 返回正确舍入的 double 值的正平方根。Math是在java.lang这个包中的所
Python180
r语言计算均方误差怎么判断

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1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python80
Python科学计算——任意波形拟合

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任意波形的生成(geneartion of arbitrary waveform) 在商业,军事等领域都有着重要的应用,诸如空间光通信 (free-space optics communication), 高速信号处理 (high-
Python120
Python科学计算——任意波形拟合

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Python100
使用R语言进行协整关系检验

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使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系,协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子:伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是其残差序列是一个非平稳
Python110
R语言泊松分布产生随机数为什么会出现缺失值

R语言泊松分布产生随机数为什么会出现缺失值

R语言泊松分布产生随机数函数rpois(n, lambda)例子rpois(100,2)按lambda=2的泊松分布产生了100个随机数 。没有遇到过缺失值,你是不是哪里弄错了!两种可能结果的离散随机变量概率分布 ,失败是0,成功是
Python110