我正在尝试推断我的数据集。片段如下所示。一个简单的线性外推法就可以了：
<pre><code>Index Value
3000
我有x数组和y数组。我需要预测左右两侧的点（pareto前沿的点）（我不知道具体如何）。这就是为什么在
我有一个如下所示的熊猫数据框
<a href="https://i.stack.imgur.com/pIiMd.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="http
我有数据每三年显示一次产品的价格。 Pandas 数据框看起来像这样：
<pre><code> product_group 2012 2013 2014 2
上一个问题的答案：<a href="https://stackoverflow.com/questions/15535877/extrapolate-in-r-for-a-time-series-data">extrapolate in
这是我的情节：
<img src="https://i.stack.imgur.com/VFagx.png" alt="plot"/>
现有曲线是使用<code>interp1d</co
我有一个假设的患者群体在12个月内的癌症生存数据，因此我需要在24个月的时间内对其进行推断。到目
我目前正在使用不同的脚本，但是我不知道如何将参数化推论到未来的无限或更多的地方，而不仅仅是
我试图通过分组来填补数据中的空白，然后使用先前数据点的趋势来预测缺失值是什么。
<pre><code>df
我尝试在 R（MortCast 包）中运行 Kannisto 方法函数以获取一列死亡率：
<pre><code>kannisto(data[1:107,1,drop = FA
我有一个 6 维网格。我在 Matlab 中使用 interpn 命令来查找网格值之间的插值点。但是，有时我需要评估网
我在这里找到了来自 @Denver Dang 的这个 <a href="https://stackoverflow.com/q/51933785/13404943">Getting a mean curve of severa
我希望能够为正态分布绘制一条类似于 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Cumulative_distribution_function" rel="nofollo
我正在处理大型数据集，为此我编写了一个代码来对数据帧执行逐行操作，这是顺序的。这个过程很慢
我有一个 numpy 点数组，想在定义的方向上扩展我的点（<code>x</code>、<code>y</code> 和 <code>z</code>）。这是
我有两个数据框：
<pre><code>df1 <- data.frame(levels = c(1, 3, 5, 7, 9),
values = c(2.2, 5.3, 7.9, 5.4,
我在 3d 中有一些点，想对它们进行某种推断。我的点在常规的 <code>x</code> 和 <code>y</code> 网格中并且有
<pre><code>x = [0,1,2,3,4,5,6,7] y = [0.07, 0.05, 0.03, 0.02, 0.01, 0.005, 0.002, 0.0007]
</code></pre>
我想找出当 y= 0.000001 时 x
我有一个由众所周知的点组成的二维图表，现在我想获得某些所需 x 的 y 值。我想调用传递 x 值的方法
到目前为止，我有一个面板数据集，其中包含 184 个国家/地区，从 1975 年到 2020 年每五年包含 40 个变量
