我正在使用apache-commons-math來計算反向累積beta分佈函數，但它給出的值小於2E-15的結果不正確。最多值2E-15，結果是正確的，也從R.驗證 Value 2E-15
Result in R = -7.854929
Result in Java = -7.8529
Value 2E-16
Result in R = -8.1385
Result in Java =
在我正在運行的模擬中，我必須從同一個Beta版本中繪製許多值。目前，我正在使用 import random
...
for i in range(n_Aa):
h = random.betavariate(a, b) // With some values for 'a' and 'b'
...
但是，此代碼非常慢。我認爲這是因爲測試版發佈會一遍又一遍地重新評估，因爲它只
我的問題是在的末尾加粗。 我知道如何使beta分佈適合某些數據。例如： library(Lahman)
library(dplyr)
# clean up the data and calculate batting averages by playerID
batting_by_decade <- Batting %>%
filter(AB > 0) %>%
grou
我發佈這個部分是爲了得到一個問題的答案和部分，所以別人可能會發現它，並保存他們頭痛。 我試圖從Epix Analytics 這裏以下公式使用來自伽馬變換創造的NetLogoβ-PERT分佈我創建了一個測試版（α1，α2）分佈distbutiotn這裏的Beta分佈wiki頁面： ，我已經創建的代碼是： to pert
let mu ((a + 4 * b + c)/6)
let alpha