您有什么好的技巧来提高相似网络和其他统计数据？
我需要从特定国家/地区伪造我的统计信息。
我想证明U统计量是无偏的。有关U统计量的更多信息，<a href="https://www.math.ucla.edu/%7Etom/Stat200C/Ustat.pdf.it" r
经过AB测试后，我希望使用贝叶斯方法来解释结果。
给出以下代码或类似的代码，我将如何产生贝
我们使用Awstats跟踪播客XML文件的统计信息。
我们最近从具有Awstats v7.4的服务器迁移。
一旦我
我想根据二阶反应计算平均回复速度
<pre><code> y <-weekly_spread_data
y.lag <- stats::lag(y, -1)
delt
根据其<a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/initializers/GlorotNormal" rel="nofollow noreferrer">documentation<
我想用python中的特定置信度限制来计算F分布。更详细地讲，在我的工作中，自由度为800、5，置信度为95
我想从左方平方f（Xa）生成随机变量。我试过rchisq（10,1）-a，但这是错误的，它等于f（X）-a而不是f（Xa
完全透明：这是一个新手统计/ R问题，非常感谢您的耐心/回复！
是否有将下限和上限结合到dinvbeta
我正在尝试定义一个函数，以在给定分布的情况下获取与数字相对应的百分位数。
这是我定义函数
我目前正在尝试寻找进行A / B测试以进行转化率分析的方法。举个例子：
考虑一个电子商务网站。
我正在尝试使用glmnet软件包来拟合逻辑回归模型。我的数据包括5列和748个观察值。我想预测献血者是否
我创建了一个索引：
<pre><code>CREATE INDEX TESTSECO ON TEST (TEST_DOM, NVL(TEST_SECO,'NULL')) ;
or
CREATE INDEX TEST
我试图找到一些有关如何正确解释OLS回归结果的信息：
<pre><code>model = ols("rating ~ gender_F + gender_M + g
我正在尝试使用plm软件包中的pgmm函数将时间趋势纳入系统gmm回归规范中。到目前为止，通过函数中包含
我正在做一些计数数据分析。数据在此链接中：
[1]：<a href="https://www.dropbox.com/s/q7fwqicw3ebvwlg/stackquestion.cs
说分类变量是
<ol>
<li>你抽烟->是/否</li>
<li>你喝酒->是/否</li>
<li> Do_you_exercise->是/否</li>
</ol>
所有3
在文档中说方差等于<code>.inventory[]
| [.profile] + (.invState[] | [.[]])
| join(",")
</code>（<a href="https://refere
所以这是我的代码。输入是
<blockquote>
5
</blockquote>
<blockquote>
10 40 30 50 20
</blockquote>
<blockq
所以我有这个概率分布
<blockquote>
X = {0概率7/8} <br/>
{Exp（1/60）概率1/8}
</blockquote>
James的汽车
