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我需要完成的任务: 1.绘制x=数据/y=密度直方图-完成 2.绘制给定数据集的分布曲线-完成 3.为该数据集绘制完美的正态分布曲线(红线)-问题我假设问题在第二个统计函数中。 无需任何准备即可运行代码: data
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我知道我的代码错误。我应该有uniform_int_distribution,但是我需要一个随机数生成器,它可以工作在任何类型的代码中。 我的意思是,我可以生成int,然后除以10^n得到一个浮点数,但我不喜欢它的优雅。 template T aleaGenVal(const T &min,const T &max) { std::random_devi
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我正在尝试求解R中对数正态分布的均值和sdlog。 假设我知道80%和300%是对数正态分布中的10%和90%分位数,我如何计算平均值(等于5.04%)和sdlog(0.514)? 我可以使用猜测和测试来解决它,但我相信有更好的解决方案。 干杯和感谢, 艾伦 推荐答案 平均对数计算公式为: meanlog
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在使用数据时,对我来说,所有道路都通向分层表,因此可以感受到数据的分散性。可视化既有数值表,也有曲线图。 谁能推荐一种灵活的方法来生成分层表;我指的是用户可以在哪里输入分层参数?在下面的代码中,我提供了一个样例数据框,以及我希望用户最终能够剪切(分层)数据的方法。 我对R非常陌生,并且一直在Excel中运行分层。在底部的图像中,您可以看到我通常是如何在Excel中分层的,最终产品以黄色突出
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假设我有这样的数据帧: X2 = np.random.normal(10, 3, 200) X3 = np.random.normal(34, 2, 200) a = pd.DataFrame({"X3": X3, "X2":X2}) 我正在执行以下绘图例程: f, axes = plt.subplots(2, 2, gridspec_kw={"height_ratios":(
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我测量了我所有孩子的身高。当我沿着一条长轴绘制所有高度时,结果如下所示: 每一只红色(男孩)或紫色(女孩)的扁虱都是一个孩子。如果两个孩子的身体高度相同(以毫米为单位),那么扁虱就会堆叠在一起。目前有7名儿童的身高相同。(刻度的高度和宽度没有意义。它们已缩放为可见。) 如您所见,不同的高度不是沿轴均匀分布的,而是围绕某些值聚集的。 数据的历史图和密度图如下所示(下面绘制了两个密度
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我有一个位于名称空间的模块。测试所依赖的测试和数据应该放在命名空间中还是放在setup.py站点的顶层? ./company/__init__.py ./company/namespace/__init__.py ./company/namespace/useful.py ./company/namespace/test_useful.py ./company/namespace/test_
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Wikipedia给出的使用逆变换方法生成泊松分布随机变量的算法是: init: Let x ← 0, p ← e^−λ, s ← p. Generate uniform random number u in [0,1]. while u > s do: x ← x + 1. p ← p * λ / x. s ← s + p. return
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DISPLOT受到抨击,转而支持DISPLATE。 上一个函数具有绘制正常曲线的选项。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats ax = sns.distplot(df.extracted, bins=40, kde=False, fit=stats.norm) f
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我想在用seaborn构建的直方图上添加标准的普通pdf曲线。 import numpy as np import seaborn as sns x = np.random.standard_normal(1000) sns.distplot(x, kde = False) 如有任何帮助,我们将不胜感激! 推荐答案 scipy.stats.norm使用 可以轻松访问正态分
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我遇到了一些与 iOS 开发者计划和 iOS 企业计划相关的问题.我的一位客户要求我推荐其中一位.请回答我有关 iOS 企业计划的问题- 如果我购买了 iOS 企业帐户,那么它何时可用于内部应用程序分发? 我可以在多少台设备上安装我的应用? 我需要所有设备的 UDID 吗? 如果我想添加一些新设备怎么办? 如果是同一个 Ad-hoc 分发,那么 Ad-hoc 证书的到期日期是什么时候
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我有一个 XY 网格,其中一些网格点具有分配给它们的某些值,在这种情况下,每个值都表示一定的质量,所以基本上是网格中的点质量.我现在想要获得一组遵循 1/R 密度分布的点,其中 R 是到中心的距离,所以 R = sqrt(x^2 + y^2).通过密度分布,我的意思是点的数量必须下降为 1/R.我将如何进行编码? 我的代码如下: 将 numpy 导入为 npx = np.linspace(
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我有一个简单的问题.我想对两个非参数分布求和. 这是一个例子.有两个城市有 10 个房子.我们知道每个房子的能源消耗.(已编辑)我想获得从每个城市中选择的随机房屋之和的概率分布. A1 我有一个 A1 和 B1 的概率分布,如何得到 A1+B1 的概率分布?如果我只在 R 中使用 A1+B1,它会给出 12 15 18 20 20 22 22 24 26 29.但是,我认为这是不对的.
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x = [1 2 3 3 4]cdfplot(x) 谷歌搜索后,我发现上面的代码会在Matlab中为我绘制一个累积分布函数. 有没有简单的方法可以画出概率密度函数? 澄清.我需要一个具有均匀分布的 x 轴的图.我希望它看起来不像条形图.(我会有数百万个整数) 不好意思,又来更新了.我的数据是整数,但实际上它们代表时间(我期望在完全相同的值下有几个相当高的峰值,而其他值应该看起来好像它们
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我的数据是预处理的图像数据,我想分开两个类.理论上(并希望在实践中)最佳阈值是双峰分布数据中两个峰值之间的局部最小值. 我的测试数据是:http://www.file-upload.net/download-9365389/data.txt.html 我试图遵循 此线程:我绘制了直方图并计算了核密度函数: datafile
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我一直在用 R 进行一些数据分析,我正在尝试弄清楚如何将我的数据拟合到 3 参数 Weibull 分布.我找到了如何使用 2 参数 Weibull 进行操作,但在找到如何使用 3 参数进行操作时遇到了问题. 以下是我使用 MASS 包中的 fitdistr 函数拟合数据的方法: y x[[6]] 是我的数据的一个子集,y 是我存储拟合结果的地方. 解决方案 首先,您可能需要查看
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我在网上查找了将多个连续概率分布组合成一个连续概率分布的方法.这种方法叫做Conflation,该方法可以在下面的文章中找到:An Optimal合并不同实验数据的方法.在这篇文章中,我发现最好执行 Conflation 而不是平均来组合分布. 从我从文章中了解到的是,方程通过将来自多个概率分布的每个概率密度值相乘除以来自连续分布的多个概率分布的每个概率密度值的乘积的积分来执行,而对于离散分
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在 scipy 中,不支持使用数据拟合离散分布.我知道有很多关于这个的主题. 例如,如果我有一个如下所示的数组: x = [2,3,4,5,6,7,0,1,1,0,1,8,10,9,1,1,1,0,0] 我无法申请此数组: from scipy.stats import nbinom参数 = nbinom.fit(x) 但是我想问你最新的,有没有什么办法适合这三个离散分布,然
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我已经不知道如何生成一些二元随机数,比如在 copula 中.边缘有不同的分布,即t,gamma,联合结构可以是高斯或t.我将不得不修复他们的 kendall tau.我想检查这些随机数的 pearson rho 与预设的 tau 有何不同. 有什么建议吗?非常感谢 R/Matlab 中的一个原型! 解决方案 如果您有 Statistics Toolbox,您可以使用 copular
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