小编Jul*_*ora的帖子

我正在使用'bife'包在R中运行固定效果logit模型.但是,根据我在下面的结果,我无法计算任何拟合优度来衡量模型的整体拟合度.如果我知道如何根据这些有限的信息来衡量拟合优度,我将不胜感激.我更喜欢卡方检验,但仍无法找到实现这一目的的方法.

    ---------------------------------------------------------------                 
    Fixed effects logit model                   
    with analytical bias-correction                 

    Estimated model:                    
    Y ~ X1 +X2 + X3 + X4 + X5 | Z                   

    Log-Likelihood= -9153.165                   
    n= 20383, number of events= 5104                    
    Demeaning converged after 6 iteration(s)                    
    Offset converged after 3 iteration(s)                   

    Corrected structural parameter(s):                  

        Estimate    Std. error  t-value Pr(> t) 
    X1  -8.67E-02   2.80E-03    -31.001 < 2e-16 ***
    X2  1.79E+00    8.49E-02    21.084  < 2e-16 ***
    X3  -1.14E-01   1.91E-02    -5.982  2.24E-09    ***
    X4  -2.41E-04   2.37E-05    -10.171 < 2e-16 ***
    X5  1.24E-01    3.33E-03 …

我正在使用Storyboard并在其中添加了Tabbar Controller.我想将Tabbar的颜色更改为绿色或黄色.有什么方法可以更改它吗？

任何帮助,将不胜感激

例如,我们有通常的堆积条形图:

ggplot(diamonds, aes(x=color, fill=cut))+geom_bar(position="fill")

我想制作相同的情节,但只留下一个"剪切"类型.例如"理想"(紫色).因此,它应该是类似于所有其他具有相同颜色的钻石中理想钻石的分数的直方图.我可以在ggplot中这样做吗？

我试图使用ggplot绘制概率密度图.我的问题是曲线下面积不等于1.建议表示赞赏.

示例图表...生成此图表的代码如下:Y轴看起来像是小尺寸箱柜的计数,而不是落入该箱柜的概率.这里的示例代码是我在编写此图表时提供的资源之一.

示例代码......其中大部分是数据......代码的关键位在底部......

library(ggplot2)
library(reshape)
library(plyr)
library(scales)

Date <- as.Date(
    c("1976-01-16", "1976-02-15", "1976-03-16", "1976-04-15", "1976-05-16",
      "1976-06-15", "1976-07-16", "1976-08-16", "1976-09-15", "1976-10-16",
      "1976-11-15", "1976-12-16", "1977-01-16", "1977-02-14", "1977-03-16",
      "1977-04-15", "1977-05-16", "1977-06-15", "1977-07-16", "1977-08-16",
      "1977-09-15", "1977-10-16", "1977-11-15", "1977-12-16", "1978-01-16",
      "1978-02-14", "1978-03-16", "1978-04-15", "1978-05-16", "1978-06-15",
      "1978-07-16", "1978-08-16", "1978-09-15", "1978-10-16", "1978-11-15",
      "1978-12-16", "1979-01-16", "1979-02-14", "1979-03-16", "1979-04-15",
      "1979-05-16", "1979-06-15", "1979-07-16", "1979-08-16", "1979-09-15",
      "1979-10-16", "1979-11-15", "1979-12-16", "1980-01-16", "1980-02-15",
      "1980-03-16", "1980-04-15", "1980-05-16", "1980-06-15", "1980-07-16",
      "1980-08-16", "1980-09-15", "1980-10-16", "1980-11-15", "1980-12-16",
      "1981-01-16", "1981-02-14", "1981-03-16", "1981-04-15", "1981-05-16",
      "1981-06-15", "1981-07-16", "1981-08-16", …

我正在尝试计算这两个向量之间的样本协方差.我用两个输入变量定义了一个函数.我不知道它是否正确？我的样本协方差公式也不会运行.任何人都可以帮我把它写在R？

  xv = c(1., 5.5, 7.8, 4.2, -2.7, -5.4, 8.9)
  yv = c(0.1, 1.5, 0.8, -4.2, 2.7, -9.4, -1.9)
  sampleCov= function(x,y){ 
    cov(xv,yv) = frac{sum_{i=1}^{n}(x_i-\mu_x)(y_i-\mu_y)}{n-1}].
    return (Cov(xv,yv)
  }

我是 R 和 Rstudio 的新手。我喜欢函数、模型和 data.frames 的自动完成。我的问题涉及变量的自动完成。

所以假设我加载了众所周知的虹膜数据。

我可以开始输入“ir”，单击单击选项卡并让数据集的其余部分自动完成。

我也知道可以通过各种方式获取变量的名称，例如names(iris). 我可以复制和粘贴。

现在，我怎样才能对变量进行良好的自动完成？我希望能够输入“pet”和选项卡，它为我提供了不同的可能变量选项来自动完成（就像函数一样）。

这样的事情可能吗？

我能看到的唯一解决方法是输入全dataset$variable名，例如iris$然后选项卡，然后允许我选择iris$petalwitdth. 但是它更多的打字并且产生了一些丑陋的代码。我只想要“花瓣宽度”自动完成。

选项？建议？

所有,我正在尝试创建一个带有"Great Circles"的地图,类似于Nathan Yau在这篇文章中所做的.但是,我正在尝试为整个世界做这件事,并且所有人都进入一个地方.我似乎遇到了循环部分的问题.如果我只使用一个纬度/长度组合,一切正常.一旦我扩大了我的桌子,我就会得到错误(Error in .pointsToMatrix(p1):矢量的长度错误,应该是2)我是R的100%newb并且会喜欢一些帮助

lat.txt

LAT,LONG  
39.164141,-121.640625

R命令

library(maps)  
library(geosphere)  
lat_me <- 45.213004  
lon_me <- -68.906250  
map("world", col="#f2f2f2", plot = TRUE, fill=TRUE, bg="white")  
data <- read.csv("/Users/blah/R/latlon/lat.csv",sep=",", header=TRUE)  
for (i in 1:length(data)) {  
  inter <- gcIntermediate(c(data$LONG, data$LAT), c(lon_me, lat_me), n=50, addStartEnd=TRUE)  
  lines(inter,col="red")  
}

我想用R中的glmnet来做分类问题。

样本数据如下：

y,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11
1,0.766126609,45,2,0.802982129,9120,13,0,6,0,2
0,0.957151019,40,0,0.121876201,2600,4,0,0,0,1
0,0.65818014,38,1,0.085113375,3042,2,1,0,0,0

y 是二元响应（0 或 1）。

我使用了以下 R 代码：

prr=cv.glmnet(x,y,family="binomial",type.measure="auc")
yy=predict(prr,newx, s="lambda.min")

然而，glmnet 预测的 yy 分散在 [-24,5] 之间。

如何将输出值限制为 [0,1] 从而我用它来解决分类问题？

我正在运行我的应用程序时遇到未捕获错误:[$ injector:modulerr],据我所知,这个更新到1.2有几个功能不再是核心的一部分,我已经下载了角度-animage.js和所有其他外部依赖项,对于所有文件,版本是相同的AngularJS v1.2.0-rc.2

我还将依赖项添加到我的app.js中,如下所示:

'use strict';
angular.module('mseApp', ['ui.bootstrap', 'ui.select2', 'facebook', 'ngCookies', 'ngAnimate', 'ngRoute']).config(//mode configurations here);

我的js参考:

  <script src='@Url.Content("~/Scripts/angular.min.js")'> </script>
    <script src='@Url.Content("~/Scripts/angular-resource.min.js")'> </script>
    <script src='@Url.Content("~/Scripts/angular-route.min.js")'></script>
    <script src='@Url.Content("~/Scripts/angular-animate.min.js")'></script>
    <script src='@Url.Content("~/Scripts/ui-bootstrap-0.6.0.min.js")'></script>
    <script src='@Url.Content("~/Scripts/select2.js")' type="text/javascript"></script>
    <script src='@Url.Content("~/Scripts/angular-animate.min.js")'></script>
    <script src='@Url.Content("~/Scripts/angular-facebook.js")'></script>
    <script src='@Url.Content("~/Scripts/angular-cookies.min.js")'></script>

如果我删除ngAnimate依赖它就可以了......

编辑 这是掠夺者.

如果我将ng-route添加到引用它就会破坏应用程序.

我在R中实现DCC-GARCH时遇到一些问题.当我在R中运行以下代码时,我总是得到相同的错误消息:

UseMethod中的错误("收敛"):没有适用于"收敛"的方法应用于类"try-error"的对象

不幸的是我不知道如何解决这个问题......

    install.packages("fGarch")
    install.packages("rugarch")
    install.packages("rmgarch")
    library(fGarch)
    library(rmgarch)
    library(rugarch)
    library(tseries)
    library(zoo)

    #Daten runterladen
    ibm <- get.hist.quote(instrument = "DB",  start = "2005-11-21",
                  quote = "AdjClose")
    sys<- get.hist.quote(instrument = "^STOXX50E",  start = "2005-11-21",
                 quote = "AdjClose")

    #Returns
    retibm<-diff(log(ibm))
    retsys<-diff(log(sys))

    # univariate normal GARCH(1,1) for each series
    garch11.spec = ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(0,0)), 
                      variance.model = list(garchOrder = c(1,1), 
                                            model = "sGARCH"), 
                      distribution.model = "norm")

    # dcc specification - GARCH(1,1) for conditional correlations
    dcc.garch11.spec = dccspec(uspec = multispec( replicate(2, garch11.spec) ), 
                       dccOrder = …