Häufig gestellte Fragen

483 Fragen gefunden.

Page 9 / 10

Die Randverteilungen können als "EMPIRICAL" (empirisch) oder "UNIFORM" (gleichförmig) spezifiziert werden. Der Standardwert ist "EMPIRICAL"....

Der `store`-Parameter speichert die Modelleigenschaften und Anpassungsergebnisse in einem Item-Store zur späteren Verwendung....

Ja, der `outpseudo`-Parameter gibt den Ausgabedatensatz zum Speichern der Pseudo-Stichproben mit einheitlichen Randverteilungen an....

Sie können zwischen verschiedenen nichtlinearen Optimierungstechniken wählen, darunter CONJUGATEGRADIENT, DOUBLEDOGLEG, NEWTONRAPHSONWITHLINESEARCH (Standard), NEWTONRAPHSONWITHRIDGING, QUASINEWTON und TRUSTREGION....

Die Aktion `copula.copulaSimulate` wird verwendet, um Daten aus einem spezifizierten Copula-Modell zu simulieren. Dies ist nützlich, um die Abhängigkeitsstruktur zwischen mehreren Variablen zu modellieren und stochastische Szenarien zu generieren....

Sie müssen entweder den `define`-Block verwenden, um ein Copula-Modell direkt zu definieren, oder den `restore`-Parameter, um ein zuvor gespeichertes Modell zu laden. Bei der Definition müssen Sie den `copulatype` (z.B. 'NORMAL', 'T', 'CLAYTON') und die zugehörigen Abhängigkeitsparameter angeben...

Um Daten aus einer t-Copula zu simulieren, setzen Sie den Parameter `copulatype` im `define`-Block auf 'T'. Zusätzlich müssen Sie eine Korrelationsmatrix (z.B. über `corrtable`) und die Freiheitsgrade über den `df`-Parameter (auch als `nu` bekannt) spezifizieren....

Die Aktion kann zwei Haupttypen von Ausgabe-Datensätzen erstellen: 1. `outuniform`: Enthält die simulierten Daten mit uniformen Randverteilungen. 2. `outempirical`: Enthält die simulierten Daten, die unter Verwendung der empirischen Randverteilungen aus einer Referenztabelle (`table`-Parameter) t...

Ja, die Aktion `copula.copulaSimulate` bietet den `plot`-Parameter, mit dem Sie verschiedene Diagramme erstellen können. Dazu gehören Streudiagramme (`scatter`), Diagramme der uniformen Verteilung (`uniform`), Kendall-Korrelations-Diagramme (`kendall`) und Tail-Abhängigkeits-Diagramme (`tail`)....

Die Aktion `copulaViewStore` dient dazu, das Modell und die Schätzungen anzuzeigen, die in einem angegebenen Item-Store gespeichert sind. Sie ermöglicht es Benutzern, die Ergebnisse eines zuvor mit der Aktion `copulaFit` angepassten Modells zu überprüfen, ohne das Modell neu anpassen zu müssen....

Der Parameter `instore` ist erforderlich. Er gibt den Item-Store an, aus dem die Modelleigenschaften und endgültigen Schätzungen wiederhergestellt werden sollen. Sie müssen den Namen des Item-Stores angeben und können optional auch die Caslib angeben....

Sie können den Parameter `viewOptions` verwenden, um zu steuern, welche Berichte angezeigt werden. Dieser Parameter hat mehrere Unteroptionen wie `all`, `minimal`, `finalEstimates`, `correlations`, `fitModelSummary` und `modelDefinition`, mit denen Sie die Ausgabe an Ihre Bedürfnisse anpassen kön...

Ja, das ist mit dem Parameter `outputTables` möglich. Sie können die Namen der Anzeigetabellen angeben, die Sie als CAS-Tabellen ausgeben möchten. Wenn dieser Parameter nicht angegeben wird, werden keine Tabellen als CAS-Tabellen ausgegeben....

Die Aktion `copyModelExternal` kopiert ein Modell von einer CAS-Tabelle in eine externe Datenbank....

Der Parameter `modelName` ist erforderlich und gibt den Namen des Modells an. Dieser Name entspricht der Spalte ModelName der Modelltabelle....

Der Parameter `modelTable` wird verwendet, um die Modelltabelle anzugeben, aus der kopiert werden soll....

Wenn `replace` auf TRUE gesetzt ist, erlaubt es, dass ein vorhandenes Modell in der Zieldatenbank durch das neue zu veröffentlichende Modell ersetzt wird. Der Standardwert ist TRUE....

Die unterstützten Werte für den Parameter `extType` innerhalb von `externalOptions` sind DATABRICKS, FILESYSTEM, HADOOP, SINGLESTORE, SYNAPSE und TERADATA....

Der Parameter `externalCaslib` gibt die Caslib an, die die externen Datenbankoptionen enthält....

Die `copyTable`-Aktion wird verwendet, um eine In-Memory-Tabelle in eine andere zu kopieren. Dies ist nützlich, um Duplikate von Tabellen zu erstellen, möglicherweise mit Änderungen wie neuen berechneten Spalten, unterschiedlichen Datenverteilungen über die Worker oder neuen Indizes....

Der obligatorische Parameter ist `table`, der die zu kopierende Quelltabelle angibt. Zusätzlich müssen Sie den `casout`-Parameter bereitstellen, um die Zieltabelle zu definieren, indem Sie mindestens deren Namen (`name`) angeben....

Um eine vorhandene Tabelle zu überschreiben, müssen Sie den Parameter `replace` innerhalb der `casout`-Option auf `TRUE` setzen. Standardmäßig ist dieser auf `FALSE` gesetzt, um ein versehentliches Überschreiben von Daten zu verhindern....

Wenn `distributeRows` auf `TRUE` gesetzt ist, werden die Zeilen der Originaltabelle auf die verschiedenen Worker-Knoten in der Kopie neu verteilt. Standardmäßig (`FALSE`) behalten die Zeilen ihren ursprünglichen Worker-Standort bei. Eine Neuverteilung kann die Leistung nachfolgender verteilter An...

Ja, Sie können berechnete Spalten während des Kopiervorgangs hinzufügen. Verwenden Sie dazu die Parameter `computedVars`, um die neuen Variablen zu definieren, und `computedVarsProgram`, um den Code zur Berechnung ihrer Werte anzugeben....

Um eine kopierte Tabelle für andere Sitzungen sichtbar zu machen, setzen Sie den Parameter `promote` innerhalb der `casout`-Option auf `TRUE`. Dadurch erhält die Tabelle einen globalen Geltungsbereich, vorausgesetzt, die Ziel-Caslib ist ebenfalls global....

Die `network.core` Aktion berechnet die Kernzerlegung eines Graphen. Diese Methode wird verwendet, um kohäsive Untergruppen von Knoten in einem Netzwerk zu identifizieren....

Die Kernnummer eines Knotens ist eine Metrik, die seine Zentralität innerhalb des Graphen misst. Ein Knoten hat die Kernnummer k, wenn er zum k-Kern gehört, aber nicht zum (k+1)-Kern. Ein k-Kern ist ein maximaler Untergraph, in dem jeder Knoten einen Grad von mindestens k hat. Die `core` Aktion be...

Die `core` Aktion erfordert die Angabe eines Graphen. Dies kann entweder durch den `graph` Parameter geschehen, der auf einen In-Memory-Graphen verweist, oder durch die `links` und optional `nodes` Parameter, die CAS-Tabellen angeben, aus denen der Graph geladen wird. Die Ergebnisse werden in die du...

Der `direction` Parameter bestimmt, wie die Verbindungen des Graphen interpretiert werden. Bei `UNDIRECTED` (Standard) wird jede Verbindung {i,j} als bidirektional betrachtet. Bei `DIRECTED` wird eine Verbindung (i,j) als gerichteter Pfeil von i nach j interpretiert. Die Berechnung der Knotengrade u...

Die Ergebnisse der `core` Aktion können in CAS-Tabellen gespeichert werden. Verwenden Sie den `outNodes` Parameter, um eine Tabelle für die Knotenergebnisse (einschließlich der Kernnummern) anzugeben, und den `outLinks` Parameter für die Linkergebnisse. Zusätzlich können Sie mit dem `outputTab...

Die `correlation`-Aktion im `simple`-Aktionsset berechnet Pearson-Produkt-Moment-Korrelationen....

Um Cronbachs Alpha-Koeffizienten zu berechnen, setzen Sie den Parameter `alpha` auf `True`....

Wenn der `covariance`-Parameter auf `True` gesetzt ist, erstellt die Aktion eine Tabelle der Varianz-Kovarianz-Matrix....

Setzen Sie den `csscp`-Parameter auf `True`, um eine Tabelle der korrigierten Summe der Quadrate und Kreuzprodukte zu erstellen....

Ja, indem Sie den Parameter `descriptiveStats` auf `True` setzen. Dies generiert univariate deskriptive Statistiken für die Analysevariablen....

Verwenden Sie den `weight`-Parameter, um eine numerische Variable anzugeben, die als Gewichtung bei der Berechnung der gewichteten Pearson-Produkt-Moment-Korrelation dient....

Der `varianceDivisor`-Parameter gibt den Divisor an, der bei der Berechnung von Varianzen und Kovarianzen verwendet wird. Mögliche Werte sind 'DF' (Freiheitsgrade), 'N' (Anzahl der Beobachtungen), 'WDF' (Summe der Gewichte minus eins) und 'WEIGHT' (Summe der Gewichte)....

Die `countregFitModel`-Aktion analysiert Regressionsmodelle, bei denen die abhängige Variable nicht-negative Ganzzahl- oder Zählwerte annimmt. Diese Modelle werden typischerweise verwendet, um die Häufigkeit des Eintretens eines Ereignisses zu modellieren....

Diese Aktion kann verschiedene Modelle für Zähldaten analysieren, darunter Poisson, Negativ-Binomial (NEGBIN1 und NEGBIN2), Conway-Maxwell-Poisson (CMPOISSON) und deren Zero-Inflated-Varianten (ZIP, ZINB, ZICMPOISSON)....

Um ein Zero-Inflated-Modell zu spezifizieren, setzen Sie den `modeltype`-Parameter auf eine der Zero-Inflated-Varianten (z.B. 'ZIP', 'ZINB' oder 'ZICMPOISSON') und verwenden Sie den `zeromodel`-Parameter, um die Regressoren zu definieren, die die Wahrscheinlichkeit eines Überschusses an Nullen mode...

Ja, die Bayes'sche Analyse wird unterstützt. Sie können den `bayes`-Parameterblock verwenden, um die Analyse zu konfigurieren. Dies beinhaltet die Spezifikation von Prioren, die Steuerung des MCMC-Samplers (z.B. NUTS oder RWM) und die Anforderung von Konvergenzdiagnosen....

Um die Kovarianzmatrix der Parameterschätzungen zu erhalten, setzen Sie den Parameter `covb` innerhalb des `modeloptions`-Blocks auf TRUE. Zum Beispiel: `model={modeloptions={covb=TRUE}}`....

Die Aktion `countreg.countregViewStore` zeigt Informationen über ein Regressionsmodell an, das aus einem Item-Store wiederhergestellt wurde....

Der Parameter `instore` ist erforderlich, um den Eingabe-Item-Store anzugeben, aus dem das Regressionsmodell wiederhergestellt wird....

Sie können den Parameter `viewOptions` verwenden, um zu steuern, welche Berichte angezeigt werden. Optionen umfassen `all`, `minimal`, `finalEstimates`, `correlations` und weitere, um den Detaillierungsgrad der Ausgabe zu bestimmen....

Ja, indem Sie die Option `correlations` im Parameter `viewOptions` auf TRUE setzen, können Sie die Korrelationen der Parameter für das wiederhergestellte Modell anzeigen lassen....

Wenn die Option `all` im `viewOptions`-Parameter auf TRUE gesetzt ist, werden alle verfügbaren Informationen und Berichte für das aus dem Item-Store wiederhergestellte Modell gemeldet....

Der Parameter `table` wird verwendet, um die Eingabedatentabelle anzugeben, die mit der Aktion verwendet werden soll....

Die Aktion phreg.cox passt Cox-Regressionsmodelle an....

Verwenden Sie den Parameter `alpha`, um das Signifikanzniveau für die Erstellung aller Konfidenzintervalle festzulegen. Der Standardwert ist 0.05....