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我根据本教程创建了一根绳子，除了我的绳子在绳子的每一端都有一个球。

高级：这就是他们制作绳索的方式。

1. 创建一个数组SKNodes
2. 将每个绳索段（节点）附加到数组
3. 将每个节点添加到屏幕
4. 将每个节点连接在一起形成一条绳索
5. （然后我在绳子的每一端添加一个球）

在我的程序中，我移动球，基本上像一个有弹性的钟摆一样摆动绳索。

这是我的问题：如果我非常用力地摆动绳子，绳子就会拉伸太多！如何减少绳索的拉伸量？我没有看到降低身体弹性的方法。

如果有任何其他有用的信息，请告诉我！提前致谢

我正在使用 ycsb 来测试视觉对象的 cassandra 集群行为。是否存在正弦工作负载？我在 Core Workloads 上没有找到这样的选项。我想增加正弦吞吐量，然后测量集群的延迟和缓存大小。同样在 ycsb 输出文件中，我可以有比当前可用的更多指标吗？现在我只能看到吞吐量和延迟，但我也想测量节点的缓存大小。

我有一个销售数据列表，其中包含一列价格，一列用于销售，第三列用于月份，最后是产品类别列。为了分析两个月的日期，我在 excel 中创建了一个数据透视表：

H 列和 I 列显示了从 9 月到 10 月每个类别的价格和销售额的增长率。我是如何插入它们的：

“将值显示为”-“差异百分比”，其中我将基域设置为“月”，将基本元素设置为“之前”。

我对成本栏和销售栏都这样做。我现在要做的是计算所谓的“需求价格弹性”。它显示了在给定时间范围内增加/减少价格对销售的影响。

计算本身非常简单：这是一个增长率与另一个增长率的除法：价格差异/销售差异。

对于屏幕截图，我手动添加了这些列。但是如何使用枢轴功能来实现这一点？

提前致谢！

我目前正在尝试使用 Henningsen/Henningsen (2011) 的 R 中的 micEconCES 包进行一些估计。我的问题是我对 R 不是很熟悉，我正在尝试实现我自己的数据集来获得包的估计。他们的论文作者为估计创建了这个数据集。

第一行设置随机数生成器的“种子”，以便可以使用完全相同的数据集复制这些示例。第二行创建一个包含四个输入变量（称为 x1、x2、x3 和 x4）的数据集，每个变量有 200 个观测值，并且是从具有 10 个自由度的随机 χ2 分布生成的。第三、第五和第七个命令使用 micEconCES 包中包含的函数 cesCalc 计算具有两个、三个和四个输入（分别称为 y2、y3 和 y4）的 CES 函数的确定性输出变量给定 CES 生产函数。现在在我的论文中，我试图在资本和劳动力的两个输入案例的总体水平上估计美国的 CES 函数。所以我所做的是我从世界银行数据库中收集了 1990-2015 年的数据，

作者通过以下方式进行了非线性估计

现在我想为我自己的数据集使用完全相同的东西，称为 Data_Extract_From_World_Development_Indicators。所以我首先做的是

ceslan <- cesCalc( xNames = c( "GrossFixedCapitalFormation", "LaborForce" ), data = Data_Extract_From_World_Development_Indicators, coef = c( gamma = 1, delta = 0.6, rho = 0.5, nu = 1.1 ) ) 所以我复制了

R> cesData$y2 <- cesCalc( xNames = c( "x1", "x2" ), data = cesData, coef = c( gamma = 1, delta = 0.6, rho = 0.5, nu = 1.1 ) )

我所做的只是更改数据集的名称，并将 x1 和 x2 替换为资本和劳动力的两个变量。

之后我尝试进行非线性估计

现在这就是我的问题所在：我不知道我的数据集中的 y2 变量是什么。我可以在公式中看到 y2 ~ gamma *... 所以它是针对该术语的其余部分绘制的，但我不知道我需要在那里插入什么样的值。有人有建议吗？

提前致谢

我有一个包含三列的 data.frame，Name_of_brand、Price 和 Quantity。我想用（lm）函数计算线性回归系数。

首先，我想转换 log 中的数字，按 Name_of _brand 分组，然后为下面的每个示例计算价格的弹性，例如 Brand 1、Brand 2 等。

品牌1表

1. 品牌 1 80 100 2. 品牌 1 85 95

品牌2表

品牌3等...

最后我想得到包含两列的 final_table，第一列是 Name_of_brand 和 Coeff_elasticity。

最终表

谁能帮我计算一些代码？

我有一个类似于下面的面板数据集：

我真正感兴趣的是变量相对于时间的弹性程度。在计算这种弹性时，我想利用面板数据。

这是我走了多远：

但这只是计算每个变量的差异，而不是特定变量的方差。

关于如何正确执行此操作的任何建议？

我有 10 家杂货店的数据，在 3 年内每周销售多种产品（约 1000 种）。

我正在尝试计算商店级别的弹性以比较这十家商店。让我们假设我所有的变量都是store_id, product_id,unit sales和。priceweek number

我试图拟合的回归如下（分别为每个商店循环）：

我假设我在固定效应中获得了每个商店的弹性系数，而随机效应是每个商店中产品的弹性变化。首先，我在这里的假设是否正确？

如果价格和单位数量因产品而异，例如：

产品 A 平均每周销售 1000 件，价格为 5.99 美元

产品 B 平均每周销售 100 件，价格为 15.50 美元

我是否需要按产品缩放单位和价格，以便给定产品不会对整体弹性（固定效应）产生巨大影响？

如果这不是运行的理想模型，您会推荐更好的方法吗？

我正在研究一种云计算的任务调度方法，问题是我想在运行时创建虚拟机以具有弹性并降低任务拒绝率，但我不知道该怎么做，我应该把用于创建 Vms 的代码：-？

云计算中的弹性和可扩展性有什么区别

我从 T.Erl 的书中读到（如果我理解正确的话），可扩展性是资源根据需求增加或减少的能力，而弹性是根据资源的需求自动扩展资源。在网络上进行一些搜索后（如果我理解正确的话），可扩展性是关于按需求添加或删除 IT 资源，弹性大致相同，但对于虚拟机器。我应该考虑正确吗？

我正在研究需求弹性以及如何使用回归从弹性中获得最优价格。我参考了 Rbloggers 和媒体博客来理解这些概念。但我仍然有一个疑问。假设我有一个线性方程如下

我们可以将等式推导出为：鸡蛋销量的增加使饼干的价格增加了 8.71，鸡蛋的价格增加了 16.12。

但是在弹性的情况下，我们计算公式，鸡蛋价格的弹性是-2.38，饼干价格的弹性是-1.27，这也说明了单位价值相对于因变量的增加。这两者有什么区别？我知道价值观不同，但都意味着相同的权利吗？如果我错了，请建议并纠正