首页gen proportion_winsor = proportion (30,472 missing values generated)对应的并非缺失值

gen proportion_winsor = proportion (30,472 missing values generated)对应的并非缺失值

时间: 2024-03-11 09:43:38 浏览: 67

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如果 `(30,472 missing values generated)` 并非对应缺失值，那么可能是因为变量 `proportion` 中存在非数值型数据或非法的数值数据。这些数据会被 Stata 识别为缺失值，从而导致在生成新变量时出现缺失值。为了解决这个问题，您可以尝试使用 `destring` 命令将变量 `proportion` 转换为数值类型。以下是修改后的代码示例： ``` * 将变量proportion转换为数值类型 destring proportion, replace * 生成新变量proportion_winsor，用于存储Winsor化后的值 gen proportion_winsor = proportion if !missing(proportion) * 计算变量proportion_winsor的1%和99%分位数 pctile proportion_winsor, p(1 99) * 将proportion_winsor中小于1%分位数的值替换为1%分位数的值 replace proportion_winsor = r(p1) if proportion_winsor < r(p1) * 将proportion_winsor中大于99%分位数的值替换为99%分位数的值 replace proportion_winsor = r(p99) if proportion_winsor > r(p99) * 生成新变量newvarname gen newvarname = proportion_winsor ``` 上述代码中，使用 `destring` 命令将变量 `proportion` 转换为数值类型。然后，使用 `if` 语句来排除变量 `proportion` 中的缺失值。接着，使用 `pctile` 命令计算变量 `proportion_winsor` 的1%和99%分位数，使用 `replace` 命令将小于1%分位数的值替换为1%分位数的值，将大于99%分位数的值替换为99%分位数的值。最后，使用 `gen` 命令生成新变量 `newvarname`。希望这个方法能够帮助您实现Winsor化，如果您还有其他问题，请随时提出。

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def PrepareDataset(speed_matrix, BATCH_SIZE = 40, seq_len = 10, pred_len = 1, train_propotion = 0.7, valid_propotion = 0.2):

train_propotion: the proportion of the data used for training valid_propotion: the proportion of the data used for validation Outputs: train_loader: the data loader for training valid_loader: the...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

The test_size parameter specifies the proportion of the dataset that should be used for testing, and random_state ensures that the same split is obtained each time the code is run. The outputs are ...

With n_samples=1, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

For example, you could increase the value of n_samples to ensure more data points are available for splitting, or decrease the value of test_size to allocate a smaller proportion of the data to the ...

With n_samples=0, test_size=0.15 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

This error message is produced when the combination ...Keep in mind that the values of these parameters should be chosen based on the size of the dataset and the goals of the machine learning experiment.

现已读取数据集birthrate.csv 请用线性回归和稳健回归拟合数据中字段proportion_of_population_farming和birth_rates的关系。要求：线性回归产生的y保存到变量y_normal，稳健回归产生的y保存到变量y_robust【输入形式】【输出形式】【样例输入】【样例输出】【样例说明】【评分标准】import pandas as pdimport numpy as npimport os import sysdef main(): data = pd.read_csv('birthrate.csv') print(y_normal) print(y_robust)if name == 'main': fd = os.open('/dev/null',os.O_WRONLY) os.dup2(fd,2) main()

输出形式：输出两个变量 y_normal 和 y_robust，分别对应线性回归和稳健回归拟合的结果。样例输入：无样例输出： [ 34.02769257 31.11276313 28.19783369 27.3837535 26.56967331 26.56967331 25.75559313 24....

fig1.savefig('value_count.png', dpi=300, bbox_inches='tight') fig2.savefig('value_proportion.png', dpi=300, bbox_inches='tight')代码讲解

.savefig()方法用于保存图表，其中的参数'value_count.png'和'value_proportion.png'分别表示保存的文件名，dpi=300表示设置保存图片的分辨率为300dpi，bbox_inches='tight'则表示剪裁掉图表周围的空白...

value_count = len(value_list) value_sum = np.sum(value_list) value_prop = [v / value_sum for v in value_list] fig2, ax2 = plt.subplots() patches, texts, autotexts = ax2.pie(value_prop, labels=label_list, autopct='%1.1f%%') for autotext in autotexts: autotext.set_color('white') autotext.set_fontsize(10) ax2.set_title('Abnormal flow proportion')代码精简

这段代码的功能是绘制一个饼图...饼图的每个扇形对应一个数据，扇形的大小表示该数据占总和的比例。饼图的标题为 'Abnormal flow proportion'。代码还通过循环将每个扇形的文本颜色设置为白色，并将字体大小设置为 10。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:/pythonProject/venv/BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) plt.plot(range(6, 19), variance_explained, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['MEDV']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "MEDV = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

这段代码是用 Python 对波士顿房价数据进行主成分分析（PCA）。该代码读取了一个名为 "BostonHousing2.csv" 的数据文件，并将前 13 个指标的数据提取出来，进行了数据标准化和主成分分析。其中，碎石图展示了不同...

通过霍夫变化得到直线将所得直线拎出来如何判断直线是浅色黑线可以通过所属线段是否满足 hsv空间 lower_color = (0, 0, 155) # 最低颜色值 upper_color = (210, 30, 255) # 最高颜色值

可以通过将直线所在的区域取出来，然后转换为HSV空间，再对每个像素的HSV值进行判断，判断其是否在指定的颜色范围内。如果大部分像素都满足条件，则可以认为这条直线是浅色或黑色的。具体实现可以参考以下代码示例：...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:\\pythonProject\\venv\\BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 # variance_explained我给你放到下一个cell里面了，这里用eigenvalues代替variance_explained plt.plot(range(1, 14), eigenvalues, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['medv']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['medv'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "medv = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

这段代码是做主成分分析（PCA）的，它的目的是将原始数据转换为更少的几个维度，以便于分析。具体来说，代码将Boston房价数据集中的前13个指标进行了标准化处理，然后使用PCA进行降维。在降维的过程中，代码画出了...

def calculate_importance(data, feature_index): unique_values = np.unique(data[:, feature_index]) # 属性取值的唯一值 importance = 0 for value in unique_values: subset = data[data[:

feature_index]] count = np.sum(subset[:, ...它首先获取该特征的唯一值集合，然后遍历每个唯一值，计算该值在数据集中的比例，并根据比例计算重要性。最后将各个唯一值的重要性求和并返回。你还有其他问题吗？

LOPA_rating_button = wx.Button(left_panel, label="SIL定级") LOPA_sizer.Add(LOPA_rating_button, flag=wx.ALL | wx.EXPAND, border=self.boder, proportion=1) 怎么给这段代码加凸起边框

LOPA_rating_sizer.Add(LOPA_rating_button, flag=wx.ALL | wx.EXPAND, border=self.border, proportion=1) 2. 接下来，使用wx.StaticBox和wx.StaticBoxSizer来创建一个静态框，并将按钮添加到其中。 ...

功能说明： (a) 管理员；进入系统可以实现主页、个人中心、用户管理、医生管理、美容师管理、项目部门管理、项目类型管理、产品分类管理、产品信息管理、医美项目管理、美容项目管理、预约美容管理、预约医美管理、系统管理等功能。 (b) 用户；进入系统可以实现主页、个人中心、预约美容管理、预约医美管理等功能。 (c) 医生；进入系统可以实现主页、个人中心、医美项目管理、预约医美管理等功能。 (d) 美容师；进入系统可以实现主页、个人中心、美容项目管理、预约美容管理等功能。环境说明：开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7及以上数据库工具：Navicat11及以上开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3及以上服务器：tomcat7及以上

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winsor proportion, gen(proportion_winsor) p(1 99) command winsor is unrecognized

if (Proportion_MODE == I_1_2) { u8g2_DrawStr(&u8g2, 93, 43, "1:2"); }

def PrepareDataset(speed_matrix, BATCH_SIZE = 40, seq_len = 10, pred_len = 1, train_propotion = 0.7, valid_propotion = 0.2):

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

With n_samples=1, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

With n_samples=0, test_size=0.15 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

fig1.savefig('value_count.png', dpi=300, bbox_inches='tight') fig2.savefig('value_proportion.png', dpi=300, bbox_inches='tight')代码讲解

通过霍夫变化得到直线 将所得直线拎出来 如何判断直线是浅色黑线 可以通过所属线段是否满足 hsv空间 lower_color = (0, 0, 155) # 最低颜色值 upper_color = (210, 30, 255) # 最高颜色值

def calculate_importance(data, feature_index): unique_values = np.unique(data[:, feature_index]) # 属性取值的唯一值 importance = 0 for value in unique_values: subset = data[data[:

LOPA_rating_button = wx.Button(left_panel, label="SIL定级") LOPA_sizer.Add(LOPA_rating_button, flag=wx.ALL | wx.EXPAND, border=self.boder, proportion=1) 怎么给这段代码加凸起边框

explained_variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_

bootstrap_feature, bootstrap_label = resample(feature, label)如何调整采样比例

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