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Rでccgarchパッケージを使いたいです。まず、このパッケージの初期値はどうですか？これらの値はどのように指定できますか？さらに、loglik.ecccを使用してparamを定義するにはどうすればよいですか？たとえば、param=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14)がある場合、このパラメータは変更されず、以前のデフォルト値はparamです。私はすべてのR.まず

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データのサブセットのベクトルを含むジョイントプロット

私は、Rパッケージ、ビーガンを使用してコミュニティデータからNMDSアラインメントプロットを生成しています。選択したものの重要度に対応する長さのベクトル種。表示されている矢印を、データの上位4分の1にある種に限定するにはどうすればよいですか？私は各ベクトルの長さを計算することができますが、希望の標準に合った矢印に印刷する矢印をどのように制限するかはわかりません。例えば、 require(vegan

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確率変数Rを使用した多変量異常値の検出

多変量の異常値をRで特定する最良の方法はどこからでも検索していますが、まだ信じられない方法を見つけたとは思いません。私たちは、私のデータとして一例として、虹彩データを取ることができますも data(iris) df <- iris[, 1:4] #only taking the four numeric fields はまず、私は図書館からマハラノビス距離を使用していますMVN libra

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rpy2のJupyterノートブックでHenze-Zirklerの多変量正規性テストを適用するには

私はPython 3xでHenze-Zirklerの多変量正規性テストを適用することに興味があり、JupyterノートブックでPythonでそうすることができるかどうかは疑問でした。私はVARモデルを自分のデータに当てはめました。そして、この適合したVARモデルからの残差が正規分布しているかどうかをテストしたいと思います。 Jupiterのノートブックでpythonを使用するにはどうすればよいで

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多変量データのT^2分位数をRで探す

2つの変数を持つ分割された多変量データセットのT^2統計量があります。テーブルを使わずに、T^2の数値とT^2 _ {。95、p、n-1}の値を比較したいと思います。これらの値を見つけることができる関数またはパッケージがRにありますか？

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csvのデータを使用した多変量回帰のためのPython関数

回帰分析を得るために最初の部分を残りの関数にどのように適合させることができるか知っていますか？ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * from matplotlib.pyplot import * #for the graph data = np.genfromtxt('booking

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Matlab - 近くの点を見つける

私は以下のようなデータセットを持っていると言います。 X = [170,85; 165,75; 180,100; 190,120; 160,80; 170,70]; 距離ベクトル Y = [10,20]; データポイント Z = [166,77]。 Iは回答のANS = [170,85なければならない点Zから距離Yに入るXのすべてのポイントを見つけたいです。 165,75; 160,80; 1

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データを標準化R

現在、私はQDAを研究しており、Rソフトウェアを使用してデータを分析しています。データは、以下のリンクからダウンロードした： https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database 私は正規分布し、したがって R.で以下のコマンドを使用している多変量されている2つのグループ、すなわちQDAの仮定を確認したいです library(MV

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預言者パッケージに独立変数を追加する

非常に良いprophetというrパッケージがあります。一般化された加法モデルです。従属変数は、解決しようとしているメトリックです。独立変数は、成長関数、季節関数、およびこれら2つの変数にないものを説明する変数です。別の独立変数を追加できるようにしたい。例：私はページビューを解決したいとしましょう。私は過去9年間のデータを持っており、このパッケージではこれを解決するために季節性と成長率を考慮に入れ

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Eucladion - BrayCurtisの測位結果を比較して、NMDSを使ってデータの直線性をチェックできますか？

私はPCA（R）をしたいのですが、私のデータが線形かどうかは分かりません。 EucladianとBray-Curtisの距離でNMDSを実施しました。多数のゼロを含む1つの変数を除去した後、NMDSプロットはほぼ等しい。私が仮定しているのは、線形データは非線形アラインメント空間（Bray-Curtis）でプロットされ、線形アラインメント空間（ユークリッド）でプロットされた線形データと同様の結果に