手段和SDS分别计算了连续变量。 翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 正在翻译,请等待... 翻译结果3复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 手段和 SDs 被计算连续变量。 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 手段和SDs为连续的可变物被计算了。
Means, SDs and effect sizes on measures of shame, guilt, social anxiety and depressive symptom.Erik HedmanPeter StrömAngela StünkelEwa Mörtberg
我们将使用欧几里得距离找到彼此最相似的国家,并将它们分组在一起。 aply(z,2,mean) # 计算列的平均值 aply(z,2,sd) # 计算列的标准差 scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最...
我们将使用欧几里得距离找到彼此最相似的国家,并将它们分组在一起。 aply(z,2,mean) # 计算列的平均值aply(z,2,sd) # 计算列的标准差scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化# 计算距离矩阵dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。
How to compute weighted means and SDs?Ask Question Asked 11 years, 5 months ago Modified 11 years, 5 months ago Viewed 9k times 3 I want to calculate volume weighted average price and standard deviation for the following dataset: Jan Product A: q= 100 p=23 Jan Prodouct B: q=11 ...
scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。 我们如何选择最佳聚类数? 肘法 for (i in 2:20) ws<- sum(kmens(nr, cetrs=i)$wthns...
aply(z,2,mean)# 计算列的平均值 aply(z,2,sd) #计算列的标准差 scale(z,ceter=means,scae=sds)# 标准化 #计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。
scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 1. 2. 3. 4. 5. 6. 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。 我们如何选择最佳聚类数?
scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。 我们如何选择最佳聚类数? 肘法 for (i in 2:20) ws<- sum(kmens(nr, cetrs=i)$wthns...
scale(z,ceter=means,scae=sds) # 标准化 # 计算距离矩阵 dsae = dit(nor) # 计算欧几里得的距离 欧几里得距离矩阵为: 似乎国家2(新加坡)和国家22(阿富汗)彼此最不相似。 15国(中国)和11国(越南)彼此最相似。 我们如何选择最佳聚类数? 肘法 for (i in 2:20) ws<- sum(kmens(nr, cetrs=i)$wthns...