likelihood <- exp(likelihood - rowSums(log(rowSums(exp(likelihood), na.rm = TRUE)))) Error in base::rowSums(x, na.rm = na.rm, dims = dims, ...) : 'x'必需是阵列,而且至少得有两个维度。该如何修改此行代码
时间: 2024-02-25 22:52:02 浏览: 37
这个错误是因为`likelihood`矩阵的行数为1,无法计算`rowSums`。这可能是由于样本数较少或数据中的NA值过多导致。您可以采用以下两种方法来解决这个问题:
1. 在计算`likelihood`矩阵时,添加一个判断语句,避免在没有样本时计算`rowSums`:
```R
likelihood <- matrix(NA, nrow = nrow(data), ncol = ncol(data))
for (j in 1:ncol(data)) {
likelihood[, j] <- p[j] * dnorm(data[, j], mu[j], sigma[j], log = TRUE)
}
likelihood[is.na(likelihood)] <- 0
if (nrow(likelihood) > 1) {
likelihood <- exp(likelihood - rowSums(log(rowSums(exp(likelihood), na.rm = TRUE))))
} else {
likelihood <- exp(likelihood)
}
```
2. 在计算经验似然时,使用`sum`函数代替`rowSums`函数:
```R
log_likelihood <- sum(log(rowSums(likelihood, na.rm = TRUE)))
```
你可以根据具体情况选择适合自己的方法。
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arima预测sigma^2 estimated as 0.00161: log likelihood = 711.56, aic = -1397.11分别表示什么
这是一个ARIMA模型的拟合结果,其中:
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- aic = -1397.11:表示模型的赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)值。AIC是一种模型选择标准,它惩罚模型复杂度,同时考虑了模型对数据的拟合效果。这个值越小,说明模型越好。
likelihood = distribution.log_prob(labels[zero_index])
这行代码是在计算模型的似然度(likelihood),也可以理解为模型预测结果与真实结果的匹配程度。其中,`distribution` 是一个概率分布对象,`log_prob` 是该分布对象的一个方法,用于计算给定标签的对数概率值。`labels[zero_index]` 是指真实标签中第 `zero_index` 个位置的值。因此,这行代码的作用是计算模型对于给定标签的预测结果与真实结果的匹配程度,并将其作为似然度。
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