correlation

0зной

2ответ

Matlab: Как проверить, если два изображения похожи друг на друга

Я цветных изображений размером 20 на 20. Цель состоит в том, что: на основе запроса, мне нужно, чтобы проверить, какие вспомнил изображение ближе соответствует запросу. Например, пусть 10 изображений

1зной

1ответ

Печать значимого значения автокорреляции в R

Если я выполняю тест автокорреляции в R (acf), я получаю отличный график, а горизонтальные линии показывают отсечение значимости. acf также распечатывает отдельные значения задержки в консоли, однако

0зной

1ответ

Ответ на запрос не работает при работе с RegEx при использовании корреляции.

Ответные данные: renderData ":" {\ "note \": \ "test note \", \ "color \": \ "\", \ "appHeight \": \ "203px \", \ " appWidth \ ": \" 224px \», \ "actionURI \": \ "/ статический/nbapps/блокнота/addNote

0зной

2ответ

PERL Корреляция по времени на выходе

Я хочу попросить несколько советов. Я работаю над сценарием, анализируя некоторые зарегистрированные данные, формируя его и записывая на экране. В моем случае у меня есть 3 выхода Атрибута «Дата», «Вр

1зной

2ответ

разница между ковариацией и корреляционной матрицей

В Matlab, я создал матрицу А с размером (244x2014723) и матрицами В с размером (244x1) я смог вычислить матрицу корреляции с использованием corr(A,B) что давало в матрице размер 2014723x1. Таким образ

1зной

1ответ

Расчет корреляции роллинг-окна для разного шага времени в пандах

У меня есть DataFrame с доходностью для разных ценных бумаг в течение нескольких лет. Я хотел бы рассчитать корреляции в 100 дневных окнах в последний день каждого месяца. rolcor = pd.rolling_corr(df2

0зной

1ответ

корреляции в г

я в настоящее время есть набор данных, который выглядит как таковой (3 переменных и временных рядов): date variable value 01/01/16 A 1000 01/01/16 B 800 01/01/16 C 10 01/02/16 A 2000

0зной

1ответ

Pearson Correlation Zero Values

Я вычисляю Pearson Correlation. В конце у меня есть результат (корреляция1), как показано ниже. Интересно, почему у меня есть 0.0 для всего второго коэффициента в результате в корреляции1. Есть ли кто