动态因子模型估计
是一种统计方法，用于分析多个变量之间的关系和影响。它基于时间序列数据，通过将观测变量分解为共同因子和特定因子，来揭示变量之间的潜在关联。
动态因子模型估计的主要步骤包括：
- 数据准备：收集和整理时间序列数据，确保数据的质量和完整性。
- 因子提取：使用主成分分析等方法，将观测变量转化为共同因子和特定因子。共同因子代表了多个变量共同的波动，特定因子则代表了每个变量独特的波动。
- 模型估计：根据提取的因子，建立动态因子模型，并使用最大似然估计等方法，估计模型的参数。这些参数可以反映出因子之间的关系和变量的影响。
- 模型诊断：对估计的模型进行诊断，检验模型的拟合程度和稳定性。常用的诊断方法包括残差分析、模型比较等。
动态因子模型估计在金融、经济学等领域具有广泛的应用。它可以用于预测股票价格、宏观经济指标等，帮助投资者和决策者做出合理的决策。
腾讯云提供了一系列与数据分析和计算相关的产品和服务，可以支持动态因子模型估计的实施。例如，腾讯云的数据仓库服务（https://cloud.tencent.com/product/dw）可以用于存储和管理大规模的数据集，腾讯云的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）可以用于模型的训练和预测。此外，腾讯云还提供了弹性计算、数据库、网络安全等相关产品和服务，以满足不同场景下的需求。
总结起来，动态因子模型估计是一种用于分析多个变量关系的统计方法，它可以揭示变量之间的潜在关联。腾讯云提供了一系列与数据分析和计算相关的产品和服务，可以支持动态因子模型估计的实施。
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我正在使用绝地求生的数据，并为同样的开发一个线性回归模型！现在我的原始数据集中有三个特征:骑行距离、游泳距离、步行距离。我结合了这三个新的功能:距离覆盖，这是上述三个特征之和。当我把它放在线性回归模型中时，当我使用这三个特征和第四个特征时，我得到的分数比只用这三个特征或者仅仅使用第四个特征要好。我已经读过，在开发模型时，特性之间的相关性不应该存在。但是，当所有具有相关性的特征(其中4个)被用来建立模型时，模型有一个较好的平方(R-平方)。为什么会发生这种事？
浏览 0提问于2019-01-27得票数 1
交替标题:模型矩阵和系数集显示不同的变量数。
我正在使用小鼠软件包R做一些分析。我想使用pool.compare()比较两种模型(保存在米拉对象中)，但我始终得到以下错误：
Error in model.matrix(formula, data) %*% coefs : non-conformable arguments
二进制运算符%*%表示R中的矩阵乘法。
表达式model.matrix(formula, data)生成“具有指定公式和数据的回归模型的设计矩阵”(来自model.matrix {stats}的R文档)。
在错误消息中，coefs是从est1$qbar中提取的，其中est1
浏览 3提问于2016-04-19得票数 1
当我使用sem()和lavaan (package )拟合SEM模型时，我很难摆脱自生成的协方差。
#使用lavaan包指定模型
spec.mod <- "
TC ~ Ele + dist + pet + MD + Dnt
pet ~ Ele + ppt
MD ~ Dnt + Ft + dist + ppt
Dnt ~ Ft + Ele + dist + ppt
Ft ~ Ele
"
#拟合sem模型
用lavaan函数
kk <- lavaan(spec.mod, data = trans1, auto.var = TRUE)
用Sem函数
fitmod <
浏览 6提问于2022-03-15得票数 0
1回答
这是我想解决的问题。我正在使用来自burn库的KMsurv数据集，我试图用两个简单的协变量来拟合一个简单的生存模型。其中一个预测因子是有序因子。也许我的问题是一个天真的问题，当我看到结果时，我在我估计的系数前面看到了单词L和Q。L和Q是指线性和二次型吗？我期望看到相同数量的估计系数，但当我调整一个有序因子时，与调整相同的不有序系数相比，估计值不同。你能告诉我我的fit的结果意味着什么(那些Q和L的coeff )以及它们应该如何解释吗？如果你也能让我参考一下参考资料，了解更多关于调整有序因素的知识，我将不胜感激。这是我的代码：
library(KMsurv)
data(burn)
names(b
浏览 4提问于2012-10-30得票数 2
我试图从结构方程模型(SEM)中求出方差通货膨胀因子(VIF)。我的模型是：
# load the data
library(readxl)
Log_And_SurveyResult <- read_excel("C:/Users/Aakash/Desktop/analysis/Today/Mot-Log.xlsx")
# load lavaan
library(lavaan)
#scale the variables
Log_And_SurveyResult$Time <-
scale(Log_And_SurveyResult$TotalActivity)
浏览 1提问于2020-09-24得票数 1
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我需要手动预测R中生长模型的拟合值。
我知道我可以使用lavPredict(fit，type="yhat")，但我想在论文中报告/解释这些值是如何计算的。在拟合值的计算中包含了生长模型中的哪些参数？
谢谢你的帮助！
浏览 6提问于2022-01-11得票数 0
回答已采纳
我目前正在验证一项调查中使用的几种工具。其中一个工具是SF12v2，这是一种使用12个问题的通用健康工具。为了检验结构效度，我打算使用R和Lavaan进行验证性因素分析。根据创建者(Ware et al.2012)模型应如下所示：
我尝试这样编写代码：
CFASF12.model <- ' Physical =~ SF01rev + SF02a + SF02b + SF03a + SF03b + SF04a + SF04b + SF05rev + SF06arev + SF06brev + SF06c + SF07
Mentall =~ SF01rev +
浏览 3提问于2016-05-04得票数 1
我正在用图书馆重复测量R中的变异数：
library(ordinal)
library(car)
library(RVAideMemoire)
我有两组:月份和距离，因变量是CO2：
距离月CO2
0米7月234
我为CO2建立了一个clmm模型，解释了距离、月份以及月份和距离之间的交互作用：
model_CO2 = clmm(CO2.f ~ month + distance + month:distance + (1|nest),
data = field_data,
threshold = "equidistant")
浏览 2提问于2020-04-24得票数 1
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我做了一个GAM模型使用"mgcv“包与family = inverse.guassian(link = identity)和我真的很高兴的适合。在用gratia:draw(GAM, residuals = TRUE)绘制平滑项之后，我真的被y轴搞糊涂了。“效果”是什么意思？
任何帮助都将不胜感激！
谢谢
浏览 8提问于2022-04-15得票数 0
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1回答
我正试图在重复测量的数据集上建立一个混合效应模型。
Met是在随机选择的24天内对提交给3个治疗组(Treat，含c，uc和ga)的样本进行测量。
Met水平的变化是由于白天天气条件的差异(Date)。因此，日期成为模型的第二个随机效应(以及抽样项(ID))。
我的主要兴趣是看看Treat是否对Met有显著的影响。
一些样本数据：
# create example data frame
ID <- factor(rep(c("a", "b", "c", "d", "e", "f",
浏览 1提问于2013-01-09得票数 2
1回答
我正在用SPSS做一个广义线性混合模型。
结果：幸福感("MmDWohlbefinden")，固定效应：干预(前/后)，干预时的症状(抑郁、冷漠、攻击性/易怒、烦躁、无事) ("BPSD")、干预*症状、时间("Zeit")、随机效应：个体(重复测量)
在SPSS中，可以选择输入类别“上升”和“下降”的顺序来改变参考类别。
My问题：为什么干预前与参照类别相比有显著的干预效果，而将其与参考类别的比较则不显著(干预后到参照类别)？
这也发生在固定的效应“症状”。与“无”相比，“抑郁”症状对幸福感的影响不显著，而“无”则对幸福感的影响大于“抑郁”。
浏览 0提问于2019-11-19得票数 0
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1回答
我适合一个三维应变表(这里没有提供，但我可以，如果它可以帮助)与一个对数线性模型，无论是loglm和glm。我得到的关于系数的两个结果是：
> coefficients(nodnox_loglm_model)
$`(Intercept)`
[1] 10.18939
$w
0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45
-1.04596513 -0.41193617 -0.08840858 0.06407334 -0.
浏览 0提问于2013-09-25得票数 3
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1回答
在R中，我想用一个包含范畴变量的gam模型进行拟合。我想我可以这样做(cat是绝对变量)。
lm(data = df, formula = y ~ x1*cat + x2 + x3);
但我不能做这样的事
gam(data = df, formula = y ~ s(x1)*cat + s(x2) + x3)
但以下工作：
gam(data = df, formula = y ~ cat + s(x1) + s(x2) + x3)
如何将一个范畴变量添加到其中一个样条中？
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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1回答
我有一个混合的数据(包括定量和分类)来预测一个定量变量。在输入R中的glm模型之前，我已经将分类数据转换为因子。我的数据具有分类变量，其中大多数具有超过150个级别。当我尝试将它们提供给glm模型时，由于这些因素具有更多的级别，它失败了，并出现了内存问题。我们可以设定一个阈值，并且只接受一定数量的变量。但是，我需要将这些具有更多层次的因素嵌入到模型中。有什么方法可以解决这个问题吗？
编辑:数据集有120000行和50列。当使用model.matrix扩展数据时，有4772列。
浏览 0提问于2017-03-11得票数 0
2回答
如何在线性模型中加入系数
、、、、
我想手动设置一个变量的系数，这个变量不是我的线性模型中的输入，这样我就可以执行空间预测。
我将尝试以最简单、最清晰的方式揭露我的问题。我所拥有的：
具有4个二元变量的土壤覆盖的栅格叠加：urba，open，tran和lm(formula = no2 ~ open + tran + urb, data = df)线性模型
为什么我只使用了3个变量在我的线性方式，以防止多重共线性在模型中，因为它们是土地覆盖率的比例，达到100%。
因此，我的目标是为agro变量的模型添加一个系数，以便在raster::predict()中正确地使用这4个变量。
浏览 8提问于2021-09-25得票数 0
在反向消除中，我听到了通过不断删除最高p值(即k.a)来拟合模型的步骤。(不重要的自变量)每次如下所示
选择一个显着性水平留在模型中(例如SL = 0.05)
将整个模型与所有可能的预测器相匹配
考虑P值最高的预测器(P> SL)。
移除预测器
不带此变量的拟合模型(重复步骤3-5直到P <= SL)
但我不明白的部分是为什么有更高的p值使得相应的自变量变得无关紧要。高p值不意味着它更接近于空假设，所以这个变量更有意义吗？
浏览 0提问于2019-03-05得票数 3
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我得到了一个预测$y_t$值的传递函数模型，即：
$$ y_t -mu={0.0034+0.0024B^9}{1-0.9B}x_{t-9}+ \frac{1}{1+0.6B} a_t $$
我用SAS得到了这个模型，每个参数都被估计为T-学生分布，并且每个参数的标准差也是可用的。$x_t$是输入参数，$a_t$是白噪声。
我得到了对$y_t$的预测，并为不同的场景分配了值。另外，我需要预测值的置信区间，但我不知道如何计算它们。请指导我如何根据所得到的公式或SAS命令计算它们。
谢谢你，阿夫辛
浏览 2提问于2015-09-06得票数 0
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当我使用lightgbm训练分类模型时，我通常使用验证集和提前停止来确定迭代次数。
现在我想组合训练和验证集来训练模型(这样我就有更多的训练示例)，并使用该模型来预测测试数据，我应该更改从验证过程派生的迭代次数吗？
谢谢!
浏览 0提问于2020-01-09得票数 0
1回答
我正在学习一个关于使用logistic回归建立模型的教程。在本教程中，具有数值数据类型和级别3的列被使用as.factor函数转换为因子。我想知道这种转变的原因。
浏览 3提问于2018-05-05得票数 1
当数据中存在NAs时，我们如何计算因子得分，以及CFA模型的下界和上界(或置信区间)：
下面是一个示例：
ID = 1:500
states = rep(c("TS", "NE", "AR", "MO", "WA"),times = c(100, 100, 100, 100, 100))
schools = randomNames::randomNames(500) ## 5 first last names separated by a space
Gender = rep(c("male", &
浏览 7提问于2021-03-11得票数 0
2回答
我在sklearn中遇到了一个叫做VarianceThreshold()的函数。这与状态模型中的variance_inflation_factor()函数有关吗？
如果它们是不同的，那么这两种功能到底有什么区别呢？
浏览 0提问于2022-07-06得票数 1
1回答
为了使用因子分析为我的数据选择最佳的底层因素，我决定使用scikit学习的文档中概述的教程。
运行cross_val_score(fa, X)输出分数(通常为负数)。这个分数到底是多少？任何参考与您的答复将是非常感谢！
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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我正在尝试用R构建逻辑回归模型，我也在使用'safeBinaryRegression‘包。当我输入我的型号代码并按回车键时，我得到以下消息：
分隔符错误(X，Y，purpose = "find")：原始测试的lpSolveAPI出现意外结果
我不确定这个错误意味着什么，以及如何解决这个问题。这是不是意味着我的数据有问题，还是其他什么问题？
如果有人能帮助我理解这个错误以及如何解决它，我将不胜感激。
非常感谢您提前抽出时间和见解。
浏览 2提问于2015-06-11得票数 3
我正在对依赖于体型的生态数据进行回归分析，即体型应该是一个协变量。所以，我有两个分类变量，一个是连续的。此外，两种随机效应(空间块结构，实验单元嵌套在其中-两者都是分类的)。我使用的是lme和lmer，我的模型如下所示(在lmer-syntax中)：
dep-var ~ fix-var1(cat) * fix-var2(cat) * covariate(cont) + (1|block/exp-unit)
有人建议在ANCOVA模型中使用斜杠/而不是星号*，因此公式将如下所示
dep-var ~ fix-var1 * fix-var2 / covariate + (1|block/exp-un
浏览 23提问于2017-12-14得票数 1
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我有一个差分模型，我想用R的固定效应来估计，我想包括暴露和治疗的相互作用，来计算领先和滞后效应。
基本上，我的变量是共线的，并且希望选择从我的模型中排除哪一个变量。几天前，对于lfe包来说，这是非常简单的，您可以这样做：
library(data.table)
library(fixest)
crime <- fread("crime.csv")
# Time as a factor for fixed effects
crime[, time := factor(time)]
# Model
xx <- model.matrix(any_crime ~ tr
浏览 3提问于2020-12-10得票数 0
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我正在用一个特殊的因子变量来拟合一个glm模型，其中的数据不包含我想要应用该模型的数据中该变量的所有级别。未知的水平是可以忽略的，所以不管模型为他们预测了什么，只要它把rest当作训练和应用数据中相同的级别，我就不在乎。
由于应用程序数据中有未知的因素级别会导致错误，所以我搜索了一个解决方法，并在这里找到了@matt_k提供的一个很好的解决方案：。
现在，附加一个新级别仍然会发出警告消息：
In predict.lm(object, newdata, se.fit, scale = 1, type = ifelse(type == :
prediction from a rank-defici
浏览 0提问于2019-02-14得票数 0
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1回答
我想用R中的optim()包找到估计参数，并将我的结果与R中的GLM模型进行比较。代码是 d <- read.delim("http://dnett.github.io/S510/Disease.txt")
d$disease=factor(d$disease)
d$ses=factor(d$ses)
d$sector=factor(d$sector)
str(d)
oreduced <- glm(disease~age+sector, family=binomial(link=logit), data=d)
summary(oreduced)
y<-a
浏览 18提问于2021-04-04得票数 1
我正在尝试运行ZIP和ZINB模型，尝试查看一些可能有助于解释疾病(orf)在8个地理区域内分布的因素。这些模型适用于某些地区，但不适用于其他地区。然而，在R中分解和运行模型时，我得到了错误消息。
我如何解决这个问题，或者会不会有一个模型可以更好地处理子集，因为只有当所有区域的分析都是一致的时，分析才有意义。
zinb3 = zeroinfl(Cases2012 ~ Precip+ Altitude +factor(Breed)+ factor(Farming.Practise)+factor(Lambing.Management)+ factor(Thistles) ,data=orf3,
浏览 0提问于2015-07-26得票数 2
我正在用lm()修复一个线性回归，比如
model<-lm(y~x+a, data=dat)
其中a是具有多个因子水平的阻塞变量。
summary(model)
Call:
lm(formula = y ~ x, data = dat)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.45006 -0.20737 0.04593 0.26337 0.91628
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
浏览 1提问于2020-10-31得票数 0
1回答
与glmer的交互对比
、、、
我正在运行一个具有类似结构的模型：
model <- glmer(protest ~ factora*factorb*numeric+factora+factorb+numeric+1 + (1 + factor1|level1) + (1|level2), data=data, family=binomial(link='logit'))
其中factora和factorb是因子变量，numeric是数值变量。
当在数值范围内将factora factorb (1-5)的两个值保持为3时，factorb (1-5)的两个值之间的交互作用中的对比度有何统计意义，我很好奇。
浏览 82提问于2018-08-13得票数 1
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我想用离散预测器和不平衡数据来计算glm模型中的边际均值。利用函数emmeans的emmeans包得到边缘均值，给出了设置weights="cell"和weights="proportional"的不同结果。包装文档称，"proportional"使用的权重与平均的因子组合的频率(在原始数据中)成比例，而"cells"则根据被平均的细胞频率使用权重。但我不明白这到底是什么意思？！下面请看我的r代码的简化版本！我愿意接受任何帮助。
model <- glm(formula=y~x1+x2, data=df, family=ga
浏览 5提问于2021-03-22得票数 1
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1回答
摘要中未包括的假人
、、、、
我想要创建一个功能，将执行面板回归，包括3级假人。
让我们在具有时间效应的模型中考虑：
library(plm)
fit_panel_lr <- function(y, x) {
x[, length(x) + 1] <- y
#adding dummies
mtx <- matrix(0, nrow = nrow(x), ncol = 3)
mtx[cbind(seq_len(nrow(mtx)), 1 + (as.integer(unlist(x[, 2])) - min(as.integer(unlist(x[, 2])))) %% 3)] <
浏览 2提问于2020-12-15得票数 1
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我使用了glmulti软件包中的glmulti函数来获得泊松误差分布数据的最佳glm模型。这没什么问题。一旦我获得了最佳模型，我就使用卡方检验来获得输入到模型中的每个变量的p值和检验统计数据。我遇到的唯一问题是数据过于分散，Zuur的书和Crawley都建议使用准族函数来校正过度分散。这本身不是一个问题，除了glmulti函数不允许拟合到准函数之外。
我的问题是，使用带有泊松误差分布的glmulti获得最佳模型，然后将最佳模型输出拟合到准函数是否是不正确的做法，以及是否有人可以提供任何其他建议。
我还对正态分布的数据运行了glmulti (将family指定为高斯，link指定为身份)，这确实
浏览 5提问于2012-07-13得票数 2
1回答
相关性模型
、、
相关性模型仅根据反馈文档来估计相关性反馈。在这种情况下，相关性模型将有更高的概率获得常用单词作为其反馈。因此，我假设与其他两个模型相比，相关性模型的性能不会那么好。然而，我了解到所有这些模型都表现得相当好。这是什么原因呢？
浏览 13提问于2020-10-17得票数 0
1回答
我试图将PyMC2中一个潜在多项式模型的PyMC2移植到PyMC3上。
模型描述
目的是根据T观测时间序列估计封闭种群中个体的实际数目N。
每个个体都有2^T可能的序列--所以如果T=2，一个个体要么不能被观察到(0，0)，让我们称之为这个序列1，只有第一次(1，0)序列2，只有第二次(0，1)序列3，或者两次(1，1)序列4。
我们知道一个人是否产生了序列2到4，所以我们有这些计数。
然而，模型依赖于我们从N的抽样值中确定存在但从未被观察到的个体数(序列1)。
在最初的PyMC2模型中，这是通过简单地将N - sum(f)附加到f的开头来实现的，其中f是序列2到2^T的观察计数的np.arr
浏览 5提问于2017-09-19得票数 1
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我已经通过glmnet运行了一个logit模型。我从最小的λ中提取系数，它给出了我期望的结果。然而，我有一个具有9个唯一值的因子变量，并且glmnet为此产生了一个系数，这是二元变量所期望的，而不是因子...
library(glmnet)
coef(model.obj, s = 'lambda.min')
#output:
TraumaticInj 2.912419e-02
Toxin .
OthInj 4.065266e-03
CurrentSTDYN 7.601812e-01
GeoDiv 1.372
浏览 0提问于2014-08-13得票数 1
我正在运行一个CFA使用lavaan和有以下错误。这很奇怪，因为我以前运行过代码，它没有给我这个错误.
lavaan WARNING:
the optimizer (NLMINB) claimed the model converged, but not all
elements of the gradient are (near) zero; the optimizer may not
have found a local solution use check.gradient = FALSE to skip
this check
下面是模型的代码(N = 3
浏览 14提问于2022-08-13得票数 0
1回答
第一次尝试因子分析。我有一组代表标准普尔指数和其他10只股票收盘价的数据，我对一个数据集(11个变量)进行了屏幕测试，我得到了特征值2，所以我在因子数=2的情况下运行.When，结果p值非常低。所以我把因子的数量增加到6，之后我就遇到了数值问题。所以我假设我不能拒绝因子数为6的假设。
现在，假设我上面描述的都是正确的继续进行的方法，我该如何推导这6个因子的因子负载？多亏了这条评论，我才能弄清楚因子加载，但是如何解释它们呢？
正如您所看到的，对于某些因素，绑定是空的。
下列值如下：
Loadings:
Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor
浏览 4提问于2013-10-07得票数 0
1回答
嵌套随机效应及相关固定效应
、、、、
我有跨国界的面板数据，我想知道IV对二进制学生级结果DV的影响。
我想加入一个嵌套的随机效应，它考虑到学生所在的学校会影响结果，而且不同国家的学校是有意义的不同：(1|country/school)。所以我开始的模型是：
model = glmer(DV ~ IV + (1|country/school), data=data, family = 'binomial')
我也想考虑一下时间趋势。起初，我认为我应该做年度固定效应，但这些国家的政治发展随着时间的推移有很大的不同，我想了解一下，虽然1991年可能使A国的学校陷入混乱，但1991年可能是B国教育经费的重要一年。因此，我
浏览 3提问于2019-01-30得票数 4
回答已采纳
我今天刚刚发现，numpy的方差函数默认返回有偏方差估计(即除以N而不是N-1)。我有两个问题。
如果一个人正在处理一个样本，是否有充分的理由选择有偏见的估计？我理解无偏估计随着n的增加而收敛到无穷大的总体方差，以及为什么。是否有实际的理由让我们更喜欢有偏见的估计？
为什么numpy默认为这种行为？
浏览 2提问于2016-09-22得票数 2
1回答
当使用变量交互作用时，我试图通过绘制cox回归来绘制调整后的生存曲线。
读取survfit.coxph页面https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/survival/html/survfit.coxph.html时，我看到了参数"newdata“
newdata
a data frame with the same variable names as those that appear in the coxph formula. It is also valid to use a vector, if the data frame w
浏览 1提问于2015-12-01得票数 2
1回答
我是python和面向对象编程的新手，我偶然遇到了一个问题，我相信有更多经验的人可以很容易地回答这个问题。
我正在用Python编写一个统计包，有两个用于静态和动态模型的抽象类，其中动态模型类重载了静态模型类的一些方法。此外，我还有一个estimation类，它根据model类的类型调用model类的方法。
这是我第一次尝试设置的简化版本：
from abc import ABCMeta, abstractmethod
class StaticModel():
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def LogObs(
浏览 1提问于2015-09-10得票数 1
1回答
在R中运行嵌套的logit回归
、、、、
我想在R中运行嵌套逻辑回归，但我在网上找到的示例没有太大帮助。我阅读了这个网站()上的一个例子，它与我的问题类似，但我发现它最终似乎没有得到解决(提问者报告了错误，我没有看到更多的答案)。
因此，我有9个预测因子(连续得分)和1个分类因变量(DV)。DV被称为“效应”，它可以分为两大类：“负(0)”和“正(1)”。我知道如何运行简单的二进制logit回归(使用一般的分组方式，即负(0)和正(1))，但这是不够的。“积极”可以进一步分为两种类型：“身体(1)”和“精神(2)”。因此，我想运行一个嵌套模型，它包括这三个类别(负(0)，物理(1)和心理(2))，并反映了“物理”和“心理”嵌套在“正”
浏览 38提问于2013-03-27得票数 3
1回答
我探索了文本到语音的评估矩阵，他们似乎使用平均意见评分(MOS)来评估一个特定的模型。这需要人类帮助根据一个尺度(坏的、适度的、好的等等)来判断模型。
是否有其他评估矩阵可以算法地估计TTS系统，而不需要任何人？但它仍然给出了与人的评价相关的结果。
浏览 0提问于2021-10-04得票数 0
我已经在我的脚本中隔离了一个问题，这个问题是由于使用.tstd函数进行标准差计算而产生的，
sp.stats.tstd(IR)
其中我的IR值是0.0979。有没有办法让它停止(我想是)把它舍入零？我尝试过以前的堆栈溢出帖子中的一个建议，它建议将这个数字称为np.float64，但这是行不通的。希望有人知道答案。
全错误打印：
Traceback (most recent call last):
File "Utt_test.py", line 995, in <module>
X.write(Averaging())
File "
浏览 4提问于2013-07-26得票数 0
1回答
我有几个关于在GAM中使用随机效果的问题。首先，您如何解释和传达输出图形？
在这个GAM中，我将火模拟为随机效果，因为它在我的不同野外站点很大程度上是随机发生的，而我只注意到它是二进制的。它不会作为一个正常的变量工作，因为它的级别太少，而且有火的站点也相对较少。然而，当包含它时，它极大地改进了模型方差捕获，所以我不想简单地排除它。我不知道如何解释输出，我也不完全相信除了随机效果之外，没有其他方法可以将其包含在模型中。任何帮助都将不胜感激！
浏览 2提问于2020-08-23得票数 0
我一直在读以下的文章：https://arxiv.org/abs/1810.11363，https://arxiv.org/abs/1706.09516和https://www.researchgate.net/publication/318030603_格斗_偏倚_使用_动态_助推。如果我正确理解，CatBoost解决了点态梯度估计中的偏差问题：
预测模型F的建立依赖于所有训练实例的目标。我们证明，这实际上导致了训练示例x_k的x_k分布与测试示例x的F(x)|x分布发生了变化。这最终导致了学习模型的预测转变。
和
所有经典的boosting算法都会由于有偏的点态梯度估计问题而受到过拟合的
浏览 0提问于2022-08-04得票数 0
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box <- read.csv("BlackBoxtrainApril22.csv")
#Change the 2 categorical variables into factors
box$SOUND <- as.factor(box$SOUND)
box$SWITCH <- as.factor(box$SWITCH)
#divide training and testing data
train <- box[1:12000,]
test <- box[12001:18048,]
library(nnet)
require(nnet)
浏览 7提问于2021-04-29得票数 0
1回答
我正在尝试在R中运行Fama Macbeth分析，其中我使用了'pmg‘函数和以下代码：
Fpmg1 <- pmg(ret ~ HML_OBS + SMB + Mktrf + HML, Analysis4_Weighted, index = c("permno"))
summary(Fpmg1)
我目前有1,354,623个条目和11个列。我得到了下面的输出，其中我的系数的估计值是NA。
Mean Groups model
Call:
pmg(formula = ret ~ HML_OBS + SMB + Mktrf + HML, data = Analysis
浏览 3提问于2021-03-10得票数 0
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