jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals

时间: 2023-06-17 07:05:29 浏览: 95
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arrange_subplots:自动计算显示 N 个子图所需的 #rows 和 #columns。-matlab开发

这段代码的作用是将原始数据处理成JAGS模型所需要的格式。具体来说，它将原始数据中的各个变量取出来，包括样本数n、研究时间t、事件发生情况d、分组变量Z、切点a等，还有一些需要估计的参数，如间隔数J、lambda值的数量K等。同时，它还创建了一个名为period的变量，用于将lambda值映射到不同的时间间隔上。这些数据将被用于运行JAGS模型，从而得到关于数据的更多信息。
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dataframe-ruby:将R的data.frame转换为Ruby

R Dataframes-对于Ruby！ 这个Ruby宝石允许使用风格上类似于R的... map { | x | Hash [ a : rand , b : rand , c : rand ] }some_data = DataFrame [ some_data ]some_data [ some_data . a > 0.5 , nil ] . nrow # 5

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model('piecewise.jag', data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post在给定代码中，fit里的piecewise.jags具体是什么？这里应该有一个model的function。给定数据集包括变量Group，将40个对象分为两组，其中包括生存时间和是否死亡的状态

1. 声明模型变量和参数，包括样本大小n，时间向量t，死亡状态向量d，分组指示变量Z，分割时间点向量a，以及需要估计的参数beta和lambda。 2. 声明先验分布，包括beta和lambda的先验分布。 3. 声明似然函数，这里...

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points uniq a model_text <- textConnection( 'model { # Priors beta ~ dnorm(0, 100) for (k in 1:K) { lam[k] ~ dgamma(0.01, 0.01) } # Likelihood for (i in 1:n) { # Determine which interval the time is in for (j in 1:J) { if (t[i] <= a[j+1]) { break } } }') jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model(model_text, data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post给定数据集包括变量Group，将40个对象分为两组，其中包括生存时间t和是否死亡的状态d。请帮我用R code写好这个model，给定beta服从正态分布，lambda服从gamma分布。这里面的model有bug，似然函数的if else判断语句有误，没法构建似然函数，请debug或者重新写

jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), J = length(uniq), K = length(uniq) + 1, t = Time, d = Death, Z = Group - 1.5, a = a )) # Compile JAGS model fit <- jags.model(textConnection(model_...

ind <- sample(2,nrow(data),replace=T,prob=c(0.7,0.3)) data_train <- data[ind == 1,] data_test <- data[ind == 2,]

这段代码是用来将数据集分为训练集和测试集的。首先使用sample()函数随机生成一个长度为数据集行数的向量，向量中的每个元素都是1或2，且1的概率...最终得到两个数据框：data_train为训练集，data_test为测试集。

将以下R语言代码转化为python语言：split_data_point<-function(data) { ind1<-c(1:floor(nrow(data)*0.7)) ind2<-c((floor(nrow(data)*0.7)+1):(floor((nrow(data))*0.85))) ind3<-c((floor(nrow(data)*0.85)+1):(nrow(data))) train<-data[ind1,] test<-data[ind3,] valid<-data[ind2,] return(list(train=train,valid=valid,test=test)) } library(ranger) rf_para<-function(train,valid)#????ɭ?ֵ??ι??̺??? { mtry<-c(1:(ncol(train)-1)) para_crea=mtry error<-rep(NA,length=length(para_crea)) #??ѭ??????ʱ????Լ8???? for(i in 1:length(para_crea)) { model<-ranger(formula=train[,ncol(train)]~.,data=data.frame(train),mtry=para_crea[1],num.trees=500) pre<-predict(model,valid) pre1<-pre$predictions error[i]<-mean(abs(pre1-valid[,ncol(valid)]))#ƽ?????????? } mm<-which(error==min(error),arr.ind=TRUE) L<-list() L$error=error L$para_result=para_crea[mm] return(L) }

model = Ranger(train[:, :-1], train[:, -1], mtry=para_crea[0], num_trees=500) pre = model.predict(valid[:, :-1]) pre1 = pre.predictions error[i] = np.mean(np.abs(pre1 - valid[:, -1])) mm = np.arg...

k <- 1000 n <- 100 beta0 <- c(1,1) #真实值 alp <- 0.05 #显著性水平 beta1hat <- matrix(nrow = k,ncol = 2) beta2hat <- matrix(nrow = k,ncol = 2) hsig <- numeric(k) hus <- matrix(nrow = k,ncol = 2) hls <- matrix(nrow = k,ncol = 2) y <- 2*x1+3*x2 for(i in 1:k){ x1 <- rnorm(n,0,0.5) x2 <- rbinom(n,1,prob=0.5) eb <- rnorm(n,0,1) hy <- X1%*%beta1hat +X2%*%beta2hat+eb beta1hat[i] <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%hy beta2hat[i] <- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%hy }

这段代码是一个模拟线性回归的过程。其中，通过生成随机数来模拟自变量和误差项，然后利用最小二乘法来估计回归系数。其中，beta1hat和beta2hat是两个回归系数的估计值，hsig、hus和hls则是用来计算回归系数的标准误...

在运行以下代码时：library(caret) set.seed(123) # 生成50*30的随机数据 data <- matrix(rnorm(50*30), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1*sd(coef1)。出现了以下问题：Error in trainControl(method = "cv", number = 5) : could not find function "trainControl"。请对原代码进行修正

cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv, main="CV Error Plot") plot(cv$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍...

基于以下代码：# ①建立50×30的随机数据和30个变量 set.seed(123) X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30) y <- rnorm(50) # ②生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5) beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5) beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5) # 定义一个函数用于计算线性回归的CV值 cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) { n <- nrow(X) if (is.null(lambda)) { lambda <- seq(0, 1, length.out=100) } mse <- rep(0, length(lambda)) folds <- sample(rep(1:k, length.out=n)) for (i in 1:k) { X_train <- X[folds!=i, ] y_train <- y[folds!=i] X_test <- X[folds==i, ] y_test <- y[folds==i] for (j in 1:length(lambda)) { fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j]) y_pred <- predict(fit, newx=X_test) mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2) } } mse <- mse / k return(mse) } # ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值 lambda <- seq(0, 1, length.out=100) mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) # ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，两张图均以lambd为横坐标，一张图以CV error为纵坐标，一张图以Prediction error为纵坐标，两张图同分开在Plots位置 library(glmnet) par(mfrow=c(1,2)) # 画CV error图 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1") points(lambda, mse2, type="l", col="red") points(lambda, mse3, type="l", col="blue") # 画Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)]) fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)]) y_pred1 <- predict(fit1, newx=X) y_pred2 <- predict(fit2, newx=X) y_pred3 <- predict(fit3, newx=X) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2) pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2) plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1") points(lambda, pred_error2, type="l", col="red") points(lambda, pred_error3, type="l", col="blue")。按以下要求修改R代码：将三组的分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图，每次Plots位置只会出现同一个组的两张分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图

n <- nrow(X) if (is.null(lambda)) { lambda <- seq(0, 1, length.out=100) } mse <- rep(0, length(lambda)) folds <- sample(rep(1:k, length.out=n)) for (i in 1:k) { X_train <- X[folds!=i, ] y_...

更改下列 r代码，添加 frankcopula函数：best_copula <- function（data1， data2） { normal_copula <- normalCopula（param = 0.5， dim = 2） t_copula <- tCopula（param = 0.5， dim = 2， df = 4） gumbel_copula <- gumbelCopula（param = 2， dim = 2） ## family “clayton”， “frank”， “amh”， “gumbel”， and “joe” archm_copula <- archmCopula（“clayton”， param = 2， dim = 2） copulas <- list（normal_copula， t_copula， gumbel_copula， archm_copula） copula_names <- c（“Normal”， “t”， “Gumbel”， “archm_copula”） aic_values <- numeric（length（copulas）） data1 <- cbind（pstd（ibm， est.ibm[1]， est.ibm[2]， est.ibm[3]）， pstd（sp500， est.sp500[1]， est.sp500[2]， est.sp500[3]）） n = nrow（netRtns） ;n data2 = cbind（rank（ibm）/（n+1）， rank（sp500）/（n+1）） for（i in 1：length（copulas）） { fit <- fitCopula（copulas[[i]]， cbind（data1， data2）， method = “mpl”） aic_values[i] <- AIC（fit） } min_aic_index <- which.min（aic_values） best_copula <- copulas[[min_aic_index]] print（paste（“Best copula is”， copula_names[min_aic_index]）） return（best_copula） }

n <- nrow(netRtns) data2 <- cbind(rank(ibm)/(n+1), rank(sp500)/(n+1)) for(i in 1:length(copulas)) { fit <- fitCopula(copulas[[i]], cbind(data1, data2), method = "mpl") aic_values[i] <- AIC(fit...

在运行以下代码时：library(caret) set.seed(123) # 生成5030的随机数据 data <- matrix(rnorm(5030), nrow=50) # 生成三组不同的原始模型系数 coef1 <- rnorm(30) coef2 <- rnorm(30, mean=2) coef3 <- rnorm(30, sd=0.5) # 生成响应变量 y <- rnorm(50) # 将数据转为数据框并添加列名 data <- as.data.frame(data) colnames(data) <- paste0("X", 1:30) # 计算CV值 ctrl <- trainControl(method="cv", number=5) cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv$results$lambda, cv$results$RMSE, type="b", main="CV Error Plot") plot(cv$pred$pred, y, main="Prediction Error Plot") # 基于一倍标准差准则给出参数值上限 param_max <- coef1 + 1*sd(coef1)。发生了以下错误：Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x'和'y'的长度不一样。请对代码进行修改

cv <- train(x=data, y=y, method="lm", trControl=ctrl, tuneGrid=expand.grid(lambda=0)) # 画出CV error图和Prediction error图 par(mfrow=c(1,2)) plot(cv$results$lambda, cv$results$RMSE, type="b", main=...

将下列r代码进行修改，使best_copula函数应用于16支股票对数收益率数据 选择最合适的Copula模型 best_copula <- function(data1, data2) { normal_copula <- normalCopula(param = 0.5, dim = 2) t_copula <- tCopula(param = 0.5, dim = 2, df = 4) gumbel_copula <- gumbelCopula(param = 2, dim = 2) ## family "clayton", "frank", "amh", "gumbel", and "joe" archm_copula <- archmCopula("clayton", param = 2, dim = 2) copulas <- list(normal_copula, t_copula, gumbel_copula, archm_copula) copula_names <- c("Normal", "t", "Gumbel", "archm_copula") aic_values <- numeric(length(copulas)) data1 <- cbind(pstd(ibm, est.ibm[1], est.ibm[2], est.ibm[3]), pstd(sp500, est.sp500[1], est.sp500[2], est.sp500[3])) n = nrow(netRtns) ; n data2 = cbind(rank(ibm)/(n+1), rank(sp500)/(n+1)) for(i in 1:length(copulas)) { fit <- fitCopula(copulas[[i]], cbind(data1, data2), method = "mpl") aic_values[i] <- AIC(fit) } min_aic_index <- which.min(aic_values) best_copula <- copulas[[min_aic_index]] print(paste("Best copula is", copula_names[min_aic_index])) return(best_copula) } # 处理数据 n <- nrow(returns) rank_data <- apply(returns, 2, rank)/(n+1) stock_data_std <- apply(returns, 2, function(x) pobs(x)) rank_data_std <- apply(rank_data, 2, function(x) pobs(x)) # 拟合Copula模型 best_copula_stock <- best_copula(cbind(rank_data_std, stock_data_std))

n <- nrow(returns) rank_data <- apply(log(1 + returns), 2, rank)/(n+1) # 计算对数收益率的排名 stock_data_std <- apply(log(1 + returns), 2, function(x) pobs(x)) # 将对数收益率转化为标准正态分布 rank_...

rm(list=ls()) k <- 1000 n <- 100 m <- 200 mu1 <- 0 mu2 <- 1 sig1 <- 1 sig2 <- 2 hvar1.boot <- matrix(nrow = k,ncol = 1) hvar2.boot <- matrix(nrow = k,ncol = 1) for(l in 1:k){ x <- rnorm(n,mu1,sig1) y <- rnorm(m,mu2,sig2) } library(bootstrap) B <- 2000 R.boot <- numeric(B) for (b in 1:B) { idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) idy <- sample(1:m, size = m, replace = TRUE) hvar1.boot[b,] <- mean(idx,) hvar2.boot[b,] <- mean(idy,) }

4. 在一个for循环中，生成了n个从N(mu1, sig1)分布中随机抽取的样本和m个从N(mu2, sig2)分布中随机抽取的样本。 5. 导入bootstrap包，并定义一个名为B的变量，它表示bootstrap重复次数。 6. 在一个for循环中，使用...

#------（一）方法1：基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]*log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value*(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%*%wa indexb <- d1b%*%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码，用不同一级指标下分别计算二级指标权重,

while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]*log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value*(-1/log(nrow(x))) j=j...
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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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