normal-distribution

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設（X，Y）爲二維正態隨機變量，其中0均值和協方差矩陣S進一步令Q = [0,1] x [0,1]爲一個單位的正方形，讓我們對它進行網格化，每一邊均勻地劃分N個網格點。因此我們得到Q是N×N個正方形的並集。我需要計算的邊際（X，Y）的比在MATLAB每個這樣的平方，即我需要計算一個矩陣I哪些元素形式其中是的N×N的積分分區的元素。貪婪的方式是運行兩個循環：在i和j之上，並以數字方式計算每個這些積

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在cuda內核中生成隨機數

我在寫一個cuda程序，我需要生成一個隨機變量，這個隨機變量可以按照正態分佈生成。我希望隨機變量的值被限制在0到8之間。所以我想要在內核函數內生成隨機變量，然後將隨機變量結果用於進一步的使用。我打算爲此目的使用cuRAND庫。我一直試圖使用curand_normal設備API來生成值，但沒有任何成功。如果有人能夠爲我提供內核函數代碼，這將非常有幫助。感謝您的全力協助。下面提供的代碼是CPU實現的

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優化對數似然性，傳入不同的數據集

我試圖執行正態分佈的對數似然的優化。對數似然函數的作用，它識別傳入的數據集，但優化不能識別數據集在那裏？如果我們設置data_x=rnorm(100,0,1)這段代碼返回正確的答案，但我需要能夠傳入不同的數據集。 x <- rnorm (100, 0, 1) loglike <- function(pars, data_x=x) { mu <- pars[1] sigma2

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無法在直方圖上添加概率曲線

我正在嘗試使用格子包顯示一個繪圖的多個直方圖。這是我到目前爲止的代碼： histogram(~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10, data=mydata, type = "density",layout=c(5,2), panel=function(x, ...) { panel.histogr

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並行正態分佈

我正在進行模擬，其中大型任務由一系列獨立的較小任務（並行或串聯）完成。較小任務的完成時間遵循正態分佈，平均時間爲「t」，方差爲「v」。我明白，如果這個任務重複連續說出「n」次，而新的總時間分佈是正常的，那麼平均值t * n和方差v * n是很好的，但我不知道平均值和方差會發生什麼如果一組相同的任務是同時/並行完成的，那麼自從問題統計類以來已經有一段時間了。有沒有一種很好的/快速的方法來尋找並行完成

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R中的T統計量的單側假設檢驗

我想使用t-統計測試R中的下列假設和計算p值：零假設：畝< = 50 候補：畝> 50 data = c(52.7, 53.9, 41.7, 71.5, 47.6, 55.1, 62.2, 56.5, 33.4, 61.8, 54.3, 50.0, 45.3, 63.4, 53.9, 65.5, 66.6, 70.0, 52.4, 38.6, 46.1, 44

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在matlab中使用高斯和均勻分佈的隨機數

我想在高斯和均勻分佈中使用matlab生成數字。我知道這個函數randi和rand()但他們都是正常（高斯）分佈。怎樣才能生成均勻分佈的隨機數字？

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隨機正態分佈範圍外返回值

可能重複： problem with Random.nextGaussian() 我正在開發小型的Java應用程序進行隨機正態分佈，並給予50個值。我使用mean = 0.0和std = 1.0，但是我得到的結果超出了界限，有些值小於0.0，其他值大於1.0，任何人都可以幫助我嗎？下面是我使用的代碼： public static void main(String[] args) {

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爲什麼我的boxcox轉換不會產生正常的數據？

我正在嘗試去季節化一組由10年組成的每月水質數據。由於Box-Cox轉換可能需要糾正異常方面的異常現象和殘差的非正態性，因此我在非季節化前嘗試了這種轉換。我在每個月的數據集上分別應用了變換（MATLAB中的boxcox函數），並且使用Kolmogorov-Smirnov測試（MATLAB中的kstest函數）來檢查它是否遵循正態分佈。但即使在轉換後，p值非常小，並且kstest的假設被拒絕！所以我

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使用matlab的圓對稱高斯變量

任何人都可以幫助我，我想要生成一個矩陣元素是零均值和單位方差獨立和相同分佈（iid）使用Matlab的圓對稱高斯變量任何人都知道這個代碼和如何做到這一點