問題タブ [variance]

アドバイスが必要な、かなり単純な質問があります。時系列がある場合

そして、信号の平均と単位分散をゼロにすることができます。

これを元のシリーズと同じ大きさに戻す、つまり「y」と同じになるように変換するにはどうすればよいですか？

本当に素朴な疑問！の線形回帰を多数実行y~xしており、コマンドで指定された標準エラー出力から手動で計算せずに、各回帰の分散を取得したいと考えていsummary.lmます。少し時間を節約するためです:-)。これを行うコマンドのアイデアはありますか? それとも、自分でそれを行うために関数を書く必要がありますか?

だから私は標準エラー出力を取得し、手動で計算せずに分散出力を取得したいと思っていました...

それぞれ異なる列名を持つデータフレームのセットがあります。たとえば、frameOne次のようになります。

そしてframeTwo_

列名を明示せずに、フレーム全体の平均と標準偏差を計算するにはどうすればよいですか？

この一般的な構造がコンパイルされない理由を探していました

取得：
タイプ「WpfApplication1.CowDao」を「WpfApplication1.Dao」に暗黙的に変換できません

目標を達成したいだけです->「ニュートラル」インスタンス
を作成する構造を変更する必要があると思いますが、方法がわかりません

.NETFramework4を使用しています

ありがとう

ヘルプ システムのセクションには、Variance[] 関数が以下と同等であることが示されています。

しかし、正しい定義は次のようにする必要があると思います。

私はこれを理解することはできません。

pca を使用して、特定のデータ セットの分散が最も高い次元を特定する必要があります。scikit-learn の pca を使用してそれを実行していますが、pca メソッドの出力から、分散が最も高いデータのコンポーネントを特定できません。私はそれらの次元を排除したくないことを心に留めておいてください。それらを特定するだけです。

私のデータは、それぞれが 4 次元の 150 行のデータを含むマトリックスとして編成されています。私は次のようにやっています：

pca.explained_variance_ratio_を印刷すると、最高から最低の順に並べられた分散比の配列が出力されますが、対応するデータの次元はわかりません (マトリックスの列の順序を変更しようとしましたが、結果の分散比配列は同じでした)。

pca.components_を印刷すると、意味を理解できないいくつかの値を含む 4x4 マトリックス (コンポーネントの元の数を pca の引数として残しました) が得られます... scikit のドキュメントによると、それらは最大分散を持つコンポーネントである必要があります(おそらく固有ベクトル?)、しかし、それらの値がどの次元を参照しているかの兆候はありません。

データを変換しても役に立ちません。ディメンションが変更されて、元のディメンションがどれだったのか本当にわからないからです。

scikit の pca でこの情報を取得する方法はありますか? ありがとう

各列の合計が 1 になるように、約 200 個の 99x20 配列の周波数で構成されるデータ セットがあります。のようなヒートマップを使用してこれらをプロットしました。各配列は非常にまばらで、99 の位置あたり約 1-7/20 の値のみが非ゼロです。

ただし、これらのサンプルを周波数プロファイルがどの程度似ているか (最小ユークリッド距離など) でクラスター化したいと思います。各 99x20 配列を 1980x1 配列に配置し、それらを 200x1980 観測配列に集約しました。

クラスターを見つける前に、を使用してデータを白くしようとしscipy.cluster.vq.whitenました。whiten各列をその分散で正規化しますが、データ配列を平坦化した方法により、すべての頻度がゼロの (8) 列がいくつかあるため、分散はゼロです。したがって、白色化された配列には無限の値があり、重心の検索は失敗します (または重心が 200 個までになります)。

私の質問は、これを解決するにはどうすればよいですか? これまでのところ、私は試しました

• データを白くしないでください。iterこれにより、k-means は、キーワードを大幅に増やしているにもかかわらず、実行されるたびに異なる重心を与えます (ある程度予想されます) 。
• フラット化する前に配列を転置します。ゼロ分散列はシフトするだけです。

これらのゼロ分散列の一部を削除しても問題ありませんか? これは何らかの方法でクラスタリングにバイアスをかけますか?

編集：私はまた、自分のホワイトニング機能を使ってみました。

これは機能しているように見えますが、これが何らかの方法でクラスタリングにバイアスをかけているかどうかはわかりません.

ありがとう

編集： たぶん、これはより明確で、質問のより重要な定式化です：

一部の汎用インターフェイスIInterface<T>では、汎用型のオブジェクトを返したいと思います。ここで、型引数の1つはの実装である必要がありますIInterface<T>。

Implを実装しているのでIInterface<int>、このように使用できるのは合理的だと思います。それでも、私はできないようです、私はコンパイラエラーを受け取ります

OtherType<Impl>式タイプをリターンタイプに変換できませんOtherType<IInterface<int>>

これが私の公式です

これの何が問題なのですか? 結果が出ません。ありがとう

こうなったら？

ElseIf cmb1.Text = "Variansi" Then 'initialisasi variabel variansi Xi = 0

手伝って頂けますか ？