小编Nun*_*ong的帖子

我在ScrollPane的默认背景和边框方面遇到了一些问题.使用这种风格使问题更加清晰.

setStyle("-fx-background-color:blue; -fx-border-color:crimson;");

我已经尝试过这种风格并且没有运气,只有红色的边框消失了,并留下了我的蓝色边框.

setStyle("-fx-background-color:blue; -fx-background-insets:0; -fx-border-color:crimson; -fx-border-width:0; -fx-border-insets:0;");

我看过这个旧帖子JavaFX Hide ScrollPane灰色边框和http://docs.oracle.com/javafx/2/ui_controls/editor.htm

这行代码既不起作用也不起作用

scrollPane.getStyleClass().add("noborder-scroll-pane");

谢谢

根据这个问题如何使用statsmodels和Python在AR模型中获得常量项？.我现在正在尝试使用ARMA模型来拟合数据,但我又找不到解释模型结果的方法.这里是我根据ARMA样本预测与statsmodels和ARMAResults.predict API文档所做的.

# Parameter

INPUT_DATA_POINT = 200
P = 5
Q = 0

# Read Data

data = []

f = open('stock_all.csv', 'r')
for line in f:
    data.append(float(line.split(',')[5]))
f.close()

# Fit ARMA-model using the first piece of data

result = arma_model(data[:INPUT_DATA_POINT], P, Q)

# Predict using model (fit dimension is len(data) + 1 why?)

fit = result.predict(0, len(data))

# Plot

plt.figure(facecolor='white')
plt.title('ARMA Model Fitted Using ' + str(INPUT_DATA_POINT) + ' Data Points, P=' + …

我正在尝试使用AR模型为我的时间序列数据建模。

这是我正在使用的代码。

# Compute AR-model (data is a python list of number)

model = AR(data)
result = model.fit()

plt.plot(data, 'b-', label='data')
plt.plot(range(result.k_ar, len(data)), result.fittedvalues, 'r-')
plt.show()

我已经成功地使用result.k_ar，带有参数，带有result.paramsε项的p值result.sigma2。问题是我找不到找到c（常数）项的方法。这是我编写的用于比较结果的代码。

# Plot

fit = []
for t in range(result.k_ar, len(data)):
    value = 0
    for i in range(1, result.k_ar+1):
        value += result.params[i-1] * data[t - i]
    fit.append(value)

plt.plot(data, 'b-', label='data')
plt.plot(range(result.k_ar, len(data)), fit, 'r-', label='fit')
plt.plot(range(result.k_ar, len(data)), result.fittedvalues, 'r-')
plt.show()

我的结果和的结果result.fittedvalues证实了我的证据，即模型中添加了一些常数项。谢谢。