我正在对数据集进行tobit分析,在该数据集中,因变量(让我们称之为y)在0处被删除。所以我就是这么做的:
library(AER)
fit <- tobit(data=mydata,formula=y ~ a + b + c)
这很好。现在我想运行“预测”函数来得到合适的值。理想情况下,我感兴趣的是未观察的潜在变量"y*“和观察到的删失变量"y”的预测值,参见参考1。
我检查了predict.survreg引用2的文档,我想我不明白是哪个选项给了我预测的删失变量(还是潜在的变量)。
我在网上找到的大多数例子都建议如下:
predict(fit,type="re
在之后,我试图解决一个填充不一致的问题,而不是每个批次的张量末尾的问题(换句话说,没有双关的意思,我的批次中有一个左删和右删的问题):
# Data structure example from docs
seq = torch.tensor([[1,2,0], [3,0,0], [4,5,6]])
# Data structure of my problem
inconsistent_seq = torch.tensor([[1,2,0], [0,3,0], [0,5,6]])
lens = ...?
packed = pack_padded_sequence(seq, lens, b
在一种情况下,可以使用SUM的结果吗?我当前的查询如下:
SELECT USERNAME, SUM(AMOUNT),
CASE SUM(AMOUNT)
WHEN SUM(AMOUNT) = 0.0 THEN 1
WHEN SUM(AMOUNT) < 50.0 THEN 2
WHEN SUM(AMOUNT) > 75.0 THEN 4
END AS gid, 0 FROM payments GROUP BY USERNAME;
这在我看来很好,但会产生这样的结果:
删失13.00空0
有可能这样做吗?
我有一些数据是通过间歇性访谈得出的,在这些访谈中,一个人被问到他们是否有某种症状。最后一次每个人都知道没有这个特殊的症状,被称为tstart。如果适用的话,观察到患者出现症状的时间是tstop。使用R中的survival包,使用Surv函数创建一个生存对象,指定这是间隔删失数据。我想要一个生存函数的非参数极大似然估计。这可以使用survfit函数来实现,它似乎是通过调用内部函数survfitTurnbull来实现的。由此产生的置信区间大得难以置信。我不明白为什么会这样。
# A random sample of the data using dput()
structure(list(tsta
我的数据库模式:
LIKE PAGE ARTICLE
id id id
userid name text
我的问题-如何在页表和文章表之间建立类似表的关系?正常情况下:
Like.php:
/**
* @ORM\ManyToMany(targetEntity="Page", inversedBy="likes")
*/
protected $pages;
/**
* @ORM\ManyToMany(targetEntity="Article", inversedBy=