假设我给了一个回归问题，我需要找出因变量小于特定值的概率。
有什么方法可以直接做到这一点，而
这是一个简单的问题，但是我花了太多时间寻找答案。
使用汽车包装中的qqPlot（），此命令将生成
我的目标是在服务器及其运行的Docker容器上使用Prometheus观察指标（例如CPU，内存使用情况等）。在发送
这是一个例子
<pre><code>import pandas as pd
import os
import numpy as np
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as pl
我正在使用lapply函数来估计数据帧列表中几列的分位数：
<pre><code>stack(lapply(df[3:6], quantile, prob = c(0.25,
什么不起作用：
<pre><code>def ATVScore(x,p,d):
if x <= d[p][0.25]:
return 4
elif x <= d[p][0.50]:
我有两个带有四个数据帧的列表。第一个列表（“ loc_list_OBS”）中的数据帧只有两列“ Year”和“ Mean_Pr
我有两个具有％值的字段，这些字段显示了使用模糊匹配方法将字段A中的字符串与字段B对齐的方式，并
当尝试运行下面的代码预测时，它给我一个错误，说间隔arg应该为无或置信度，因此我想知道是否有一
我正在研究Scikit-Learn Python库中的QuantileTransformer对象，试图“统一”作为copula模型一部分的ARIMA模型中的
我正在使用scipy.interpolate.griddata根据一组分位数对数组进行插值。我通过多次迭代来执行此操作，这应该
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>D <- matrix(rnorm(2000), nrow=2, ncol=1000)
t(matrix(c(quantile(D[1,], c(0.05,0.95)), qua
当前，我正在尝试使用<a href="https://github.com/equinor/segyio" rel="nofollow noreferrer">segyio</a>对地震数据应用<stron
我有按组分类的数据，每组有给定的分位数。我想为每个组创建一个阈值，以基于分位数百分比将组内
我在台式机上使用R已有一段时间，只需在笔记本电脑上进行设置即可。试图编织我编写的文件并成功在P
我有一个很大的数据集，每个物种都有几个特征值。我想计算每个特征值的平均值，不包括第5个百分点
我想根据分位数将<strong> geom_quantile </strong>中的线型更改为不同的线型。添加<strong> linetype =“” </strong>
我写了一个函数
<pre><code> rnormgamma <- function(n, mu, lambda, alpha, beta) {
if (length(n) > 1)
n <- leng
我试图在具有三行的这张图上阴影0.025和0.975的分位数。我已经尝试过geom_area，geom_ribbon，但无法突出显
我正在使用R语言分析河流流量数据，并且有两个嵌套列表。首先保存来自不同河段的数据（流量测试）
