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PGC123

拟合度是怎么求的阿?我忘记了

拟合度是怎么求的阿?我忘记了答：Goodness of Fit 拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验，比较它们的预测结果与实际发生情况的吻合程度。通常是对数个预测模型同时进行检验，选其拟合度较好的进行试用。常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等。拟合度最常用的是“R-squared”，判定系数也叫拟合优度、可决系数，表达式是:R^2=ESS/TSS=1-R

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zxq997

R语言用openxlsx包读入xlsx文件，结果数据变成乱码

在openxlsx包里的read.xlsx函数并没有可以设置encoding的参数，所以你在加入enconding="UTF-8"时会出现unused arguement错误提示。如果你测试了之后，发现还是乱码的话，解决方法有3种：1.试试用iconv函数来转换一下字符编码，具体可以查看该函数用法主要是gbk和utf-8两种之间转换。2. 可以用RODBC包里的函数读取。3.转成cs

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zxq997

R中的这个警告是什么意思？应该如何修改？

问题：Warning messages:1: In Ops.factor(y, x %*% z$coef) : ‘-’ not meaningful for factors2: In Ops.factor(y, fit$residuals) : ‘-’ not meaningful for factors 回答：在read.table("abc.txt",header=TRUE)加

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zxq997

说一下内生性检验的相关问题

内生性问题，是指解释变量x和残差项u之间存在相关性。导致内生性问题的原因有多个，所以也就有多个与之对应的解决内生性的方法。首先有可能是遗漏变量，遗漏的变量和x相关。如果你知道遗漏变量是什么，直接加进来作为控制变量即可。这是最简单的一种。如果不知道遗漏变量是什么，或者Y和X互为因果。可以使用工具变量法。工具变量法其实也就是2SLS回归（当你选的工具变量个数和内生性变量相同时），或者GMM回归（工

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zxq997

SPSS中介效应怎么做

请问你是否是要做中介效应的检验。第一种：一般用的Sobel 检验法，不过现在有点过时了。Sobel在SPSS中首先做一下单独回归分析一下个路径系数的显著性，然后进行点估计。第二种：bootstrap，如果在spss做bootstrap需要一个插件叫做process，将相应的变量放进去，然后选择95%的置信区间，bootstrap抽样1000或者2000次，的到区间估计结果，如果不包含0 ，则中

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zxq997

eviews里ADF检验结果怎么看？

（1） 1%、%5、%10不同程度拒绝原假设的统计值和ADF Test result的比较，ADF Test result同时小于1%、5%、10%即说明非常好地拒绝该假设。（2） P-value是否非常接近0。ADF检验的原假设是存在单位根，P-value是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设，认为数据平稳。注意，ADF值一般是负的，也有正的，但是它只有小于1%水平下的才能

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zxq997

决策树ID3、C4.5、C5.0以及CART算法之间的比较

ID3：ID3算法使用信息熵和信息增益来抉择树的节点，但是无法处理连续的数据。对于连续型的数据，需要先进行连续值处理（离散化）http://note.youdao.com/noteshare?id=4531890d4c4db58751a302fd8bb90d22

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PGC123

Scala的类里面如何编写setter与getter方法？

Scala的类里面如何编写setter与getter方法？答：在Scala里面会默认生成一组getter与setter分别是age() 与 age_=() 我们可以定义一个Person类class Person{ var age = 0}调用val xiaoming = new Personprintln(xiaoming.age)xiaoming.age_=(20)pr

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PGC123

Scala 调用包的时候报警告

在编写代码的时候idea 报警告Warning:(2, 24) imported `Counter' is permanently hidden by definition of class Counter in package CLASS__import com.cda.CLASS__.Counter 答：根据警告信息可以发现，你代码中调用的类与你当前文件属于同一个命名空间下，因此不

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dreamhappy2012

NumPy 创建数组

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。numpy.emptynumpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组：numpy.empty(shape, dtype =float, order ='C')参数说明：参数描述shape数组形状dtype数据类型，可选order有"C

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dreamhappy2012

numpy中ndarray.flags的用法

ndarray.flagsndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：属性描述C_CONTIGUOUS (C)数据是在一个单一的C风格的连续段中F_CONTIGUOUS (F)数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中OWNDATA (O)数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它WRITEABLE (W)数据区域可以被写入，将该值设置为 False，

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dreamhappy2012

numpy中ndarray.itemsize用法

darray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）。实例import numpy as np # 数组的 dtype

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dreamhappy2012

ndarray.shape用法

ndarray.shapendarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。实例import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print (a.shape)输出结果为：

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dreamhappy2012

ndarray.ndim用法

ndarray.ndim 用于返回数组的维数，等于秩。实例import numpy as np a = np.arange(24) print (a.ndim) # a 现只有一个维度 # 现在调整其大小b = a.reshape(2,4,3) # b 现在拥有三个维度 print (b.ndim)输出结果为：13

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dreamhappy2012

NumPy 数组属性

NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是

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詹惠儿

如何将pandas对象转换为指定的dtype（2）

由于数据有一些“nan”值，为了避免任何错误，我们将删除包含任何nan值的所有行。# drop all those rows which # have any 'nan' vlaue in it. df.dropna(inplace = True) # let's find out the data type of Weight column before = type(df.

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啊啊啊啊啊吖

lattice高水平画图函数的常见选项

aspect 指定每个面板图形的纵横比（高度/宽度）的一个数字col、 pch、 lty、 lwd 分别指定在图中用到的颜色、符号、线类型和线宽度的向量group 分组变量（因子）index.cond 列出展示面板顺序的列表key（或auto.key）支持分组变量中图例的函数layout 指定面板设置（列数和行数）的二元素数值向量。如果需要，可以增加一个元素来表示页面数。我们也可以

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dreamhappy2012

因子分析基本-kmo

因子分析对样本量的要求：样本量与变量数的比例应在5：1以上，实际上理想的样本量应为变量数的10~25倍，但这很难做到，5~10倍之间略显不足，但一般都能得到较好的结果。 KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9适合；0.7以上尚

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啊啊啊啊啊吖

正则表达式整理2

(?!pattern)正向否定预查(negative assert)，在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。例如"Windows(?!95|98|NT|2000)"能匹配"Windows3.1"中的"Windows"，但不能匹配"Windows2000"中的"Windows"。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发

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啊啊啊啊啊吖

正则表达式整理

\将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如，'n' 匹配字符 "n"。'\n' 匹配一个换行符。序列 '\' 匹配 "\" 而 "(" 则匹配 "("。^匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，^ 也匹配 '\n' 或'\r' 之后的位置。$ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp 对象的

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