crps.sum <- crps.results %>% group_by(type, model, source) %>% summarise(CRPS = mean(crps)) %>% rename(Model = model, Source = source, Type = type) %>% mutate(Source = ifelse(Source == "source_D", "Decontaminated",

抱歉，您的问题似乎并没有完整的表达出来。从代码片段来看，这是一段 R 语言代码，对一个数据框进行了分组汇总、列重命名和列变换等操作。其中，`crps.results` 是一个数据框，`type`、`model` 和 `source` 是 `crps.results` 数据框中的列名，`crps` 是其中一个列对应的数值。代码的大致意思如下：

- 按照 `type`、`model` 和 `source` 三列进行分组，计算每个组的 `crps` 列的均值。
- 对分组汇总结果进行列重命名，将 `model`、`source` 和 `type` 三列分别重命名为 `Model`、`Source` 和 `Type`。
- 对 `Source` 列进行变换，将值为 `"source_D"` 的行修改为 `"Decontaminated"`。

这段代码的目的可能是为了对一些模型在不同来源数据下的预测表现进行比较和汇总，得到每个模型在每个来源数据下的平均 CRPS 值。

相关问题

integrand <- function(y) { (y - y_true[i])^2 } # 使用数值积分函数计算积分值 integral <- integrate(integrand, -Inf, Inf)$value # 将CRPS值累加到总值中 crps <- crps + (y_pred[i] - integral) ^ 2 }

这段代码计算了一个样本集合的 CRPS（Continuous Ranked Probability Score），其中 `integrand` 函数是被积函数，`y_true` 和 `y_pred` 分别是真实值和预测值的向量。

这个错误提示表明在某个样本中，`integrand` 函数的积分可能是发散的，导致无法计算 CRPS 值。出现这种情况的原因可能是被积函数 `integrand` 在某些点上无定义或者在积分区间不满足某些条件，导致积分结果无法收敛。

为了解决这个问题，你可以尝试调整积分区间或者调整被积函数，比如限制积分区间的范围、对被积函数进行平滑处理等。如果需要更具体的帮助，请提供更多相关代码和数据信息。

GW-CRPS2000 PS-2162-5L

GW-CRPS2000 PS-5L是一款高性能的电源模块，由GW（GigaWatt）公司生产。它是一种冗余电源系统，设计用于为计算机服务器、网络设备和工业控制系统等提供可靠的电力支持。

该电源模块具有以下特点和功能：
1. 冗余设计：GW-CRPS2000 PS-2162-5L采用了双电源模块的冗余设计，当一台电源模块发生故障时，另一台模块会自动接管，确保设备的连续供电。
2. 高功率输出：它提供高达2000瓦的功率输出，能够满足大部分高性能设备的需求。
3. 高效节能：该电源模块采用了先进的功率因数校正（PFC）技术和高效率的转换器设计，能够提供高效的能量转换和节能效果。
4. 低噪音设计：GW-CRPS2000 PS-2162-5L采用了静音风扇和优化的散热设计，使其在工作时产生较低的噪音。
5. 多重保护功能：它具有过载保护、过压保护、过流保护和短路保护等多重保护功能，能够有效保护设备免受电力问题的影响。

总的来说，GW-CRPS2000 PS-2162-5L是一款可靠、高性能的电源模块，适用于对电力供应要求较高的设备和系统。