probability-density

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    我試圖找到風數據的概率密度函數。以下是我如何從平均風速計算比例參數。 k<-2 for(i in 1:length(Windmean)){ Scale[i]=as.numeric(Windmean[i]/(exp(gammaln(1+(1/k))))) } > Scale [1] 3.913934 3.996000 4.012884 3.925220 3.85670

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    我有一個矢量的值分佈是未知的,我想創建另一個矢量與我有的值的概率。 例如。 我 v <- c(e1, e2, ... , ei) ,我想創建 p <- c(P(e1), P(e2), ... , P(ei)) 我怎樣才能做到這一點R中?

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    大家好。所以我知道這一定是非常基本的,但是什麼是適當的,準確的方式來繪製一些示例數據的pdf,你知道來自一些流行。分發,就像你使用rnorm()或rexp()生成它一樣? 我之所以這樣問是因爲我知道有很多人使用density(),然後輸入到這plot(),但density()功能似乎太武斷是準確的;例如,當它接近來自指數分佈(不具有負值)的數據的負值時,它是不準確的。值。 那麼有人可以推薦我一個更

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    我試圖通過繪製它們的概率密度分佈來分析Pima Indians Diabetes Data Set(按照鏈接獲取數據集)的功能。我還沒有刪除無效的0數據,因此這些圖有時會在最左邊顯示出偏差。在大多數情況下,分佈看準確: 我與情節爲DiabetesPedigree,其示出了(在0.1和0.5之間對於x〜)超過1.0的概率的外觀的問題。據我瞭解,綜合概率應該等於1.0。 我已經分離出了代號爲Diate

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    我使用下面的MATLAB代碼執行正常的密度函數的傅立葉變換: N=100; j=0:(N-1); a=-5; b=5; dx = (b-a)/N; x = a+j*dx; dt = 2*pi/(N*dx); f1 = -N/2*dt; f2 = N/2*dt; t= f1+ j*dt; GX = normpdf(x,0,1); fft_GX = real(fft(GX))';

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    我需要實現Python中的類,它表示一元(現在)正態分佈的概率密度函數。我已經記如下 class Norm(): def __init__(self, mu=0, sigma_sq=1): self.mu = mu self.sigma_sq = sigma_sq # some initialization if necessary def

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    用代碼我正在計算二元正態分佈的密度。這裏我使用了兩個應該返回相同結果的公式。 第一個公式使用mvtnorm包的dmvnorm,第二個公式使用維基百科的公式(https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_normal_distribution)。 當兩個分佈的標準差等於1(協方差矩陣在主對角線上只有一個)時,結果是相同的。但是,如果將協方差矩陣中的兩個條目更改

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    我有一個隨機變量,如下所示平滑: F(X)= 1的概率爲G(X) F(X)= 0的概率爲1-G (x)的 其中0<克(x)的< 1. 假設G(X)= X。比方說,我觀察這個變量不知道函數g並獲得了100個樣本如下:現在 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import binned_statis

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    我試圖找出一個隨機變量事件超過特定值的概率,即pr(x> a),其中a是某個常數,通常遠高於x的平均值,並且x不是任何標準的高斯分佈。所以我想要擬合一些其他的概率密度函數,並把x的PDF從a到inf的積分。由於這是尖峯建模的問題,我認爲這是一個極值分析問題,並且發現威布爾分佈可能是合適的。 關於極值分佈,威布爾分佈有一個非常「不易實現」的積分,因此我想我可以從Scipy得到pdf,並做一個黎曼和。

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    我想在直方圖上做出平滑的線條。到目前爲止,我已經嘗試了所有順利的功能,但我無法獲得結果。 對於我使用直方圖: plot "file.scatter" u (hist($2,width)):(1.0) smooth freq w boxes notitle ,其結果是: 但是當我問gnuplot的畫在這些出流暢的線條: plot "file.scatter" u (hist($2,width))