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b*****d
发帖数: 50 | 3 车次
区 间
到
开
车次
区 间
到
开
Y222
杭州－上海南
07：17
406
杭州－宝鸡郑州
15：12
760
杭州－嘉兴
07：35
K6
杭州－南京
15：21
689
杭州－江山
07：38
342
杭州－齐齐哈尔
15：29
679
上海－杭州
07：44
604
温州－杭州
15：30
571
杭州－南昌
08：04
410/411
广州－宁波
15：51
16：22
K31
北京－杭州
08：06
Y227
上海南－杭州
15：54
416
贵阳－杭州
08：12
433
杭州－武昌
15：58
608
温州－杭州
08：40
603
杭州－温州
161：2
Y204
杭州－无锡
09：05
KCI
南京－杭州
16：44
434
武昌－杭州
09：10
Y210
杭州－上海
16：49
607
杭州－温州
09：22
761
牛头山－杭州
17：08
551
济南－杭州
09：40
KC6
杭州－上海南
17：43
Y209
上海－杭州
09：48
759
嘉兴－杭州
18：17
412/409
宁波－广州
10：02
10：17
Y226
杭州－上海南
18 |
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a**a
发帖数: 8 | 4 Hi need some help from your guys:
I have a data set which include variables Y and X.
Each of these two variables have measurements for
100 patients and at 10 time points. We want to build
a model which can Y(t+1) based on X(t), t=1,2,...,10.
The data structure is like:
Data for Y: row is patients (70) and column is time points (10)
y11, y12,..., y110
y21, y22,.., y210
...
y701, y702,...,y7010
Data for X: row is patients (70) and column is time points (10)
x11, x12,..., x110
x21, x22,.., x210
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a**a
发帖数: 8 | 5 Thanks all!
let me repeat the data structure again:
The data structure is like:
Data for Y: row is patients (70) and column is time points (10)
y11, y12,..., y110
y21, y22,.., y210
...
y701, y702,...,y7010
Data for X: row is patients (70) and column is time points (10)
x11, x12,..., x110
x21, x22,.., x210
...
x701, x702,...,x7010
Our objective is forecasting, that is, we want to build a model like y(t)
can be predicted by x(t+1), t=1,2,...,10. like y(1) can be predicted by x(2)
, y(2) can be pre |
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