问题标签 [coefficients]

I am doing some visualizations for a wavelet presentation. I need to prepare a plot similar to this one on right side:

I have been trying to reach this goal with spectogram, and I am trying for more than hour to find at least name of such plot.

This plot represents coefficients of details of a wavelet transformation at different levels (1, 2, 3, and 4). On the left side, you see a function with a threshold. The coefficients value is represented by color (black close to 0, brownie higher value).

With every level of wavelet decomposition the number of coefficients is reduced by half. So one level small ranges of samples, four levels four times larger samples.

How can I do that?

我已经开始查看pls包，我不确定如何提取单独的系数group/factor。我可以为每个组运行单独的模型，或者考虑X ~ group交互项，但这不是我所追求的。

我正在使用以下语法：

我尝试过使用以下内容：

但这会导致此错误：

model.frame.default 中的错误（公式 = 结果〜嵌入（pred：as.factor（group）），：可变长度不同（找到'embed（pred：as.factor（group））'）此外：警告消息: 1: 在 pred:as.factor(group) 中: 数值表达式有 640 个元素: 只使用第一个 2: 在 pred:as.factor(group) : 数值表达式有 32 个元素: 只使用第一个

我不确定为什么会收到可变长度错误，因为运行以下命令会提供兼容的尺寸：

代码如下：

我正在寻找一种放置多项式的方法：

变成更“泰勒”的形式：

我的主要目标是能够从新表格中读取系数。即我对数字感兴趣：

如果我做 ：

它给了我：

我该怎么办？

我有一个逻辑回归来估计嵌套成功，你会在这个链接中找到一些数据：

https://www.dropbox.com/s/okp2iudnace6fha/data1.csv?dl=0

我所有的解释变量都是连续的以获得线性趋势。我想分析巢生存的季节性变化是否随时间变化：

年（如 0,1,2,3...）

产蛋日（LD）

巢时代

这是我的模型：

这是我正在使用的链接曝光：

为了获得系数，我创建了一个循环来提取但它不起作用。

你能帮我修一下吗？先感谢您。

假设我有一个熔岩模型：

然后我使用 sem 计算：

现在我想这样应用 bootstrapLavaan：

当我使用...分析对象时

...我只给出了系数的值，例如平均值、中位数、最小值、最大值等。有没有办法获得这些系数的p值？

A) 我对连续变量 ( Var1) 对连续因变量 ( DV) 的影响感兴趣，这四个不同组由两个双变量变量 (Dummy1和Dummy2) 定义。因此，我进行了三向交互。

我想比较Var1各组之间的系数。我相信，这可以通过将相关系数相加来实现。

然而，这似乎过于艰巨且容易出错。什么是更有效的解决方案？

我想要的输出是和Var1的每个可能组合的估计效果。Dummy1Dummy2

Var1B）一旦我知道每组的估计效应大小，我如何测试任何两个在统计上是否彼此不同？我认为该linearHypothesis()功能可以提供帮助，但我不知道如何。谢谢！

目前我正在阅读Eloquent Javascript book 和第 4 章。这个题为“兽化人的日志”的话题让我很困惑。在现实世界的编程中，相关性和系数有多重要？

我试图理解用于查找相关性的公式。自从我离开高中以来，我已经忘记了数学。有没有看过这本书的朋友详细解释一下？下面是我想知道的图片..

numpy.polynomial.polynomial.Polynomial stores polynomial coefficients in order of increasing degree, while numpy.poly1d stores polynomial coefficients in order of decreasing degree.

Is there a reason for this difference? Is there an advantage to either approach?

我想评估我的自动图像分割结果。我通过用 Matlab 编写的函数使用 Dice 系数。以下是代码的链接。 数学工作链接

我正在比较分段补丁和手动裁剪的补丁；有趣的是，DICE 比一个大。我多次发送代码，例如取补丁的绝对值（以去除负像素），但找不到原因。怎么会，而每个单独的集合是（比如 3 和 5），而它们的联合是（比如 45）？union 的最大值必须为 8。

有人可以指导我更精确的来源来实现骰子系数吗？

由于我有许多自动分割的补丁和手动分割的补丁，我将它们存储在结构[man 和 auto] 中。结构的大小是 [i,j]。当然，我必须调整大小才能使它们大小相等！然后，我调用 FEX 提交文件。当涉及到这些补丁的负像素时，它们有一些。请注意，当我计算 Dice 的“common”和“union”时，我会采用这些补丁的绝对值。总而言之，我仍然得到大于 1 的 Dice 值。