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我正在尝试使用 ggplot2 绘制负二项式回归的预测值，一个打开二进制变量，另一个关闭它。所以会有两个可以比较的两个地块。

此处的链接演示了如何在页面底部执行此操作，但我希望能够使用稳健的标准误差在预测值的图周围创建阴影。我看不出如何从 predict() 函数中得到这个。此代码示例是否有任何解决方法来获得强大的标准错误以在绘制的线周围进行阴影处理？

我使用此站点的代码来生成可靠的标准错误：

我使用的模型是这样的：

我正在使用的数据样本是这样的：

函数 rlm (MASS) 允许 M 和 MM 估计稳健回归。我想从 ggplot2 中的 MM 稳健回归中绘制更平滑的图，但是我认为在 stat_smooth 中选择 method = "rlm" 时，自动选择的估计方法是 M 类型。

有没有办法通过ggplot2为rlm函数选择MM类型估计技术？

这是我的代码：

我已经用 rlm 摘要本身检查了结果，我很确定 ggplot2 正在使用（默认？）M 估计。

如何使用 rlm 函数的 MM 估计？

提前谢谢了！

我目前正在使用带有 Net::FTPSSL::Robust 的 TLS 加密遍历一堆服务器的目录。我想下载文件，然后在下载时删除它们。我不想删除文件夹名称。

问题是，Robust 只有一个 get() 并且它不会删除它需要的文件。我知道必须有办法做到这一点。正如您在此处看到的，删除将不起作用，因为它不是 Net::FTPSSL::Robust 的一部分，尽管它是 Net::FTPSSL 的一部分：

任何人都可以对此有所了解或有更好的解决方案吗？我对 Perl 完全陌生，所以在此先感谢。

我正在使用 plm 库来运行固定效应回归，并使用三明治、lmtest 库来计算稳健的标准误差。我运行回归没有问题，但在某些情况下，当我去计算标准错误时，我得到以下错误：

我计算系数或“正常”标准误差（即同方差）没有任何问题。此外，当我省略二次项时，计算稳健标准误差也没有问题：

有人知道发生了什么吗？如果设计矩阵是奇异的，那么就不应该计算系数，所以我不明白在计算标准误差时问题出在哪里。

谢谢！

我有一个钥匙列表['foo_a','foo_b','foo_c','fnord']

这里所有类似的解决方案都假定fnord您的文本中没有 's。

我有这个代码可以完成这项工作：

我强烈怀疑这可以做得更优雅，但我的 python-fu 现在还不够强大。

我很想听听一些建议。

编辑. 附加背景和说明。
这些是其他开发人员放入应用程序中用于翻译的键。他们应该有一个共同的前缀，但人们忘记了，他们从其他代码中剪切和粘贴。“_”作为前缀分隔符只是一个约定。最好不要假设甚至使用了分隔符。70% 是一个完全任意的阈值。“最普遍”或“主要”也会起作用。
是的，这是 python 2.7，引号内的空格只是一个视觉伪影。

我发现android ndk中的pthread.h不包含强大的futexes函数，那么如果我想访问多个进程之间的共享内存（mmap）该怎么办？

PS：现在，我使用std::shared_mutex + fcntl，其中shared_mutex是线程的，fcntl是进程的，当进程崩溃时会释放锁。它有效，但很脏。

在稳健回归中，为了在 Matlab 中进行最小绝对偏差回归，我应该附加哪个权重？

ggplot 的箱线图将 [Q1 - 1.5 * IQR, Q3 + 1.5 * IQR] 范围之外的任何点呈现为异常值。正如R 博客中所讨论的，这并不总是一个好主意，因为不对称分布可能会报告错误的异常值。在这种情况下，通常建议使用来自 robustbase R 包的 adjbox。不过剧情质量不如ggplot2。

我的问题是：有没有人知道如何将 adjbox 中使用的指数模型结合起来供 ggplot 在检测异常值时使用？

你如何增加R中包中函数的最大迭代次数（即maxit.scale参数）？lmrobrobustbase

默认是 200，但我想增加它。

我正在使用lmrobR 中的函数，使用robustbase库进行稳健回归。我会用它作为，rob_reg<-lmrob(y~0+.,dat,method="MM",control=a1)。当我想返回我使用的摘要时summary(rob_reg)，稳健回归所做的一件事就是识别数据中的异常值。摘要输出的某个部分给了我以下信息，

6508 observations c(49,55,58,77,104,105,106,107,128,134,147,153,...) are outliers with |weight| <= 1.4e-06 ( < 1.6e-06);

其中列出了所有异常值，在本例中为 6508（我删除了大部分并将其替换为 ...）。我需要以某种方式获取这些异常值并将它们从我的数据中删除。我之前所做的是用来summary(rob_reg)$rweights获取观察的所有权重，并删除那些权重小于上述示例中某个值的观察值 1.6e-06。我想知道，有没有办法在不首先获得所有观察值的权重的情况下获得仅包含异常值的列表？