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我有一个数据集的散点图,我对计算数据的上限感兴趣。我不知道这是否是一种标准的统计方法,所以我正在考虑将 X 轴数据分成小范围,计算这些范围的最大值,然后尝试确定一个函数来描述这些点。 R中是否已经有一个函数可以做到这一点?
如果相关,则有 92611 点。
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您可能想研究 quantreg 包中提供的分位数回归。这是否有用将取决于您是否希望“窗口”内的绝对最大值是某些极端分位数,例如第 95 位或第 99 位,是否可以接受?如果您不熟悉分位数回归,请考虑线性回归,它以模型协变量为条件,拟合期望或平均响应模型。中间分位数 (0.5) 的分位数回归将模型拟合到中值响应,条件是模型协变量。
这是一个使用 quantreg 包的示例,向您展示我的意思。首先,生成一些类似于您显示的数据的虚拟数据:
set.seed(1)
N <- 5000
DF <- data.frame(Y = rev(sort(rlnorm(N, -0.9))) + rnorm(N),
X = seq_len(N))
plot(Y ~ X, data = DF)
mod <- rq(Y ~ log(X), data = DF, tau = .99)
X
中的 100 个等距值
pDF <- data.frame(X = seq(1, 5000, length = 100))
pDF <- within(pDF, Y <- predict(mod, newdata = pDF))
lines(Y ~ X, data = pDF, col = "red", lwd = 2)
关于r - 关于计算描述数据上限的函数的建议,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4594370/
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我很好奇 GCD 问题。我正在参加 Coursera 算法工具箱类(class),它指出问题的天真解决方案是: for d from 1 to a+b: if d|a and d|b:
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什么是快速计算 (long int) ceiling(log_2(i)) 的方法,其中输入和输出是 64 位整数?有符号或无符号整数的解决方案是可以接受的。我怀疑最好的方法是类似于找到的方法 here
lower_bound 是什么意思。如果我不得不猜测,我会回答这个函数在小于请求值的最后一个元素处返回迭代器。但我看到lower_bound 几乎和upper_bound 一样。唯一的区别是在 upp
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这个问题在这里已经有了答案: Upper bound vs lower bound for worst case running time of an algorithm (3 个答案) 关闭 7
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我是 jfreechart 的菜鸟,我有一个应用程序可以创建一个运行良好的简单条形图。问题是,我希望所有图表显示 1 到 10 的范围。当图表中的最高值低于该值时,较低的值将成为图表的上限,并且将以不
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如何在运行时更改 python for 循环的上限? 代码, from random import randint lower_limit = 0 higher_limit = 200 step_si
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我正在尝试查询我的数据库 ratingsChoices= m$distinct({'answers'}) 但我收到了一个警告:错误:明显太大,16mb 上限 在 mongolite 中有解决这个错误的
我有一个 Mongodb 集合。简单地说,它有两列:用户和网址。它有 39274590 行。该表的键是 {user, url}。 使用 Java,我尝试列出不同的 url: MongoDBMana
我是一名优秀的程序员,十分优秀!