小编Seb*_*Seb的帖子

我想从两个数字创建一个序列,这样一个数字的出现减少(从n_11到1),而另一个数字的出现被固定为n_2.

我一直在寻找并尝试使用seq和rep来做它,但我似乎无法弄明白.

下面是一个例子c(0,1)并且n_1=5,n_2=3:

0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,1

而这里c(0,1)和n_1=2,n_2=1:

0,0,1,0,1

我想扩展 Welford 的在线算法，以便能够使用多个数字（批量）进行更新，而不是一次只更新一个： https: //en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculate_variance

我尝试从 wiki 页面更新算法，如下所示：

# my attempt.
def update1(existingAggregate, newValues):
    (count, mean, M2) = existingAggregate
    count += len(newValues) 
    delta = np.sum(np.subtract(newValues, [mean] * len(newValues)))
    mean += delta / count
    delta2 = np.sum(np.subtract(newValues, [mean] * len(newValues)))
    M2 += delta * delta2

    return (count, mean, M2)

# The original two functions from wikipedia.
def update(existingAggregate, newValue):
    (count, mean, M2) = existingAggregate
    count += 1 
    delta = newValue - mean
    mean += delta / count
    delta2 = newValue - …

我想输出同一行中多个回归的交互项，并将其称为“交互”。到目前为止，我所掌握的是交互项显示在两个不同的行中，称为“交互”（请参见下面的代码）。

这个问题已经在这里被问过，但我的分数还不够高，还不足以对其进行投票或评论：https ://stackoverflow.com/questions/28859569/several-coefficients-in-one-line 。

library("stargazer")
stargazer(attitude)
stargazer(attitude, summary=FALSE)
# 2 OLS models with Interactions
linear.1 <- lm(rating ~ complaints + privileges + complaints*privileges
           , data=attitude)
linear.2 <- lm(rating ~ complaints + learning + complaints*learning, data=attitude)
stargazer(linear.1, linear.2, title="Regression Results", type="text", 
      covariate.labels=c("Complaints", "Privileges", "Interaction", "Learning", "Interaction"))

感谢您的帮助。