我在R中运行了一个三阶多项式回归,并运行了“摘要”函数,但我需要能够在Excel中复制“预测”函数。我在下面有我当前的工作代码。谢谢你的帮助!
#Have access to this output:
AICFit <- lm(R60 ~ poly(M20, 3) + poly(M40, 3), data = mydata)
summary(AICFit)
#do not have access to output:
predict(AICFit,data.frame(M20=0.972375241,M40=0.989086129,interval ="prediction&
我想了解为什么下面的朴素测试算法不是多项式。
IsPrime (n: an integer)
Begin
For i=2 to n-1 do
If (n % i == 0) then
return (no)
EndIf
EndFor
return (yes)
End
该算法在输入 n的大小上是指数的。为什么这是真的?为什么下面的排序测试算法是多项式而不是指数呢?
IsSorted (T[n]: an array of n integer)
Begin
For i = 1 to n-1 do
If (T[i] > T[i
我用的是Django 1.8这是我的看法:
from django.http import JsonResponse
...
query = "SELECT * FROM frontend_chemical WHERE id LIKE %s"
cursor.execute(query, (code + "%",))
data = cursor.fetchall()
print data
return JsonResponse(serializers.serialize('json', data), safe=False)
但这给了我:
Attr
我想对R中的一组数据进行(非常)高阶回归,但是poly()函数有一个25阶的限制。
对于这个应用程序,我需要一个范围为100到120的订单。
model <- lm(noisy.y ~ poly(q,50))
# Error in poly(q, 50) : 'degree' must be less than number of unique points
model <- lm(noisy.y ~ poly(q,30))
# Error in poly(q, 30) : 'degree' must be less than number of u
以下算法检查数字是否为质数:
Given a number n,loop over all numbers smaller than n and check whether they divide n.
If one of them divides n, answer no. Otherwise, answer yes.
现在,我必须分析算法在以下两种情况下作为其输入长度的函数执行的除法运算的数量:
1)数字以一元编码(即4为1111)。如何证明分段数是多项式的?
2)数字采用二进制编码(即4为100)。我如何证明划分的数量是指数的?