定义概率分布成本高吗?
我正在编写物理模拟代码，现在觉得需要对其进行优化.我正在考虑改进一点:我的一个班级的一种方法(在几种情况下我称之为十亿次)每次都定义概率分布.代码如下: void myClass::myMethod(){//在几种情况下调用数十亿次uniform_real_distribution概率(0,1)；uniform_int_distributionprobh(1,h-2);uniform_i
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如何有效地计算二维累积和
给定一个形状为 (m,n) 的二维数值数组 X，我想计算一个数组 Y相同的形状，其中 Y[i,j] 是 X[i_,j_] 对于 0.如果 X 描述的是二维概率分布，则 Y 可以被认为是二维累积分布函数 (CDF). 我显然可以在双 for 循环中计算 Y 的所有条目.然而，这个计算有一个递归方面，因为 Y[i,j] = X[i,j] + Y[i-1,j] + Y[i,j-1] - Y[i-1
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总和为 1 的概率权重的有效随机数组
我需要一些非常简单的东西，在我看来，我的解决方案步骤太多(考虑到 R 是为统计而做的): 我只需要一个总和为 1 的 N 个概率权重数组(在 0 和 1 之间).什么是简单和/或有效的解决方案? 我的解决方案: N 解决方案 解决方案: 您可以使用 prop.table 函数和 runif 函数: weights 这和跑步一样 w 说明: runif 函
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使用随机数生成器生成具有给定期望值的数字
我遇到了以下问题: 使用 rand() 函数，生成一个期望值为 k 的数字.选项是: 1) int GetRandom(int k){v=0;while(rand() 2) int GetRandom(int k){v=0;while(rand() 3) int GetRandom(int k){v=0;while(rand() > (1-1.0f/(float)(k+
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带有 sympy 的条件期望
如何计算 sympy 中随机变量的条件期望?我阅读了 this 并尝试: from sympy.stats import *v = Uniform("v",0,1)E(v) 这会正确返回 1/2，但随后: E(v, v>1/2) 返回 NaN.我也试过: E(v, where(v > 1/2)) 它返回了 1/2，这是不正确的(应该是 3/4). 我做错了什么? 解决方案
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定义依赖于单个条件的两个随机变量
在 sympy 中，我如何定义两个依赖于共同条件的随机变量 X 和 Y?例如，我如何解决如下问题: 我们掷骰子.如果它落在 1 上，则 X=1 且 Y=0.如果它落在 2 上，则 X=0 且 Y=1.否则，X=Y=0.X,Y 的协方差是多少? 解决方案 如果 X 和 Y 是某个 Z 的函数，则创建 Z 并通过它定义 X、Y.Piecewise 有助于解决这个问题: from sym
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从第一性原理的离散概率分布采样
我有一个集合 S={a1,a2,a3,a4,a5,......,an}.每个元素被选中的概率分别是 {p1,p2,p3,p4,p5,...,pn}(当然 p1+p2+p3+p4+p5+....+pn=1}. 我想模拟一个这样做的实验.但是我希望在没有任何库的情况下做到这一点(即来自第一原则) 我使用以下方法: 1) 我将实数轴上的元素映射如下 X(a1)=1;X(a2)=2；X(a3)
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使用 rand(3) 生成 rand(9)
你有一个函数 rand(3)，它生成从 1 到 3 的随机整数.使用这个函数，构造另一个函数 rand(9)，它生成从 1 到 9 的随机整数. 解决方案 使用 rand(3) 两次，可以生成 3^2 对整数，即 (1,1), (1,2), ..., (3,3).将每一对分配给其中一个值 [1,9](例如 (1,1) 到 1、(1,2) 到 2 等)将为您提供 rand(9).象征性地:r
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如何在SymPy中创建一个其参数本身就是随机变量的随机变量?
我有一个随机变量 Y，它的分布是泊松分布，参数本身是一个随机变量 X，它是参数 10 的泊松. 如何使用 SymPy 自动计算 X 和 Y 之间的协方差?代码 from sympy.stats import *x1 = Poisson("x1", 3)x2 = Poisson("x2", x1)打印(协方差(x2，x1)) 引发错误ValueError: Lambda 必须是正数关于这个
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给定每个项目的概率，从列表中选择随机项目
抱歉标题用词不当.... 我有一个名为 NGram 的对象 类 NGram{//其他属性双概率{get;set;}//1 到 0 之间的值} 现在假设我有这些对象的列表，这样...... List克 = GetNgrams();Debug.Assert(grams.Sum(x => x.Probability) == 1); 如何在考虑概率分布的同时从此列表中选择随机项目. 例
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不同类型骰子的骰子总和概率
我目前正在开发一个 Java 应用程序，我需要在其中计算滚动各种骰子的每个总和的概率.我支持的骰子类型是 d4(4 面骰子)、d6(6 面骰子)、d8(8 面骰子)、d10、d12 和 d20.用户将能够输入他们想要在计算中使用的每种类型的骰子的数量.例如，用户可以输入 6 d6 和 4 d4. 有了这个给定的信息(每种类型的骰子数量)，我正在寻找可以计算每个可能和的概率.然后，我将使用此信
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从 xgb.train() 获取概率
我是 Python 和机器学习的新手.我在互联网上搜索了我的问题并尝试了人们建议的解决方案，但仍然没有得到它.如果有人可以帮助我，我将不胜感激. 我正在开发我的第一个 XGboost 模型.我已经使用 xgb.XGBClassifier 调整了参数，然后想对模型变量强制执行单调性.似乎我必须使用 xgb.train() 来强制执行单调性，如下面的代码所示. xgb.train() 可以
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模拟抛硬币一周?
这不是家庭作业.我有兴趣在 R 中设置抛硬币的模拟.我想运行一个星期的模拟.R 中是否有一个函数可以让我在一周等时间段内启动和停止模拟?如果一切顺利，我可能想增加模拟时间的长度. 例如: x 所以澄清一下，上面代码中的 10 个，我如何让模拟持续一周(一周的试验次数与设定的试验次数)?谢谢. 解决方案 这里的代码将继续运行三秒钟，然后停止并打印总数. x 结果: 001
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在python中实现特定分布
我想以概率1/(2^(l-1)) 返回1 我应该怎么做，而不是: x = random()如果 x 等等 谢谢 解决方案 这会很有趣...我对这些东西有点生疏，所以一个好的matematician可以解决我的推理. 要从公式生成分布，您首先需要进行积分并计算指定区间的累积密度函数.特别是我们需要开始计算归一化常数. 这个积分给出，对于“k": 累积密度函
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R中基于连续变量的生存概率|泰坦尼克号数据集
以下是泰坦尼克号数据集，我试图在其中找到基于 sex 和 fare 的条件生存概率.Sex 是分类变量，fare 是连续变量. 库(PASWR2)图书馆(magrittr)图书馆(数据表)# 将数据集从数据框转换为数据表泰坦尼克号3 下面的语句求的是fare的确切值的概率，但是，我想根据fare列的概率分布来求它. titanic3[, living_prob := round(100 *
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使用一个概率集生成另一个
如何从较小的概率集生成更大的概率集? 这来自算法设计手册-Steven Skiena 问: 使用从 {0,1,2,3,4} 以等概率生成数字的随机数生成器 (rng04) 编写以等概率生成从 0 到 7 (rng07) 的数字的随机数生成器? 我现在尝试了大约 3 个小时，主要基于总结两个 rng04 输出.问题在于，在这种情况下，每个值的概率是不同的 - 4 的概率为 5/24，
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模拟加权随机数 - Java
我查看了多篇堆栈溢出文章，但找不到合理的回复.如有重复请注明. 我有一个物品清单.类似的东西: String GiantRat []={"Bandage", "Healing Potion", "Minor Healing Potion", "Rat Teeth", "Fur", "Rat Tail", ""}; 这表示此giantRat 可能掉落的物品. 有一个具有匹配索
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R，使用具有两种以上可能性的二项式分布
我知道这可能是初级的，但我似乎有心理障碍.假设您要计算掷一个骰子时掷出 4、5 或 6 的概率.在 R 中，这很容易: sum(1/6, 1/6, 1/6) 这给出了正确答案的 1/2.但是，在我的脑海中(它可能应该保留的地方)我应该能够为此使用二项式分布.我已经尝试了 pbinom 和 dbinom 的各种参数组合，但我无法得到正确的答案. 通过抛硬币，效果很好.对于有两种以上可能结果
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Ruby - 在数组中选择一个元素，a[0] 的几率为 50%，a[1] 的几率为 25%
没什么太复杂的，基本上我只想从数组中选择一个元素，就好像我正在为每个索引掷硬币并在我第一次得到正面时选择索引.也没有头意味着我选择最后一个垃圾箱. 我想出了以下内容，并想知道是否有更好/更有效的方法来做到这一点. def coin_toss(size)random_number = rand(2**size)如果随机数 == 0返回大小 1别的返回 (0..size-1).detect {
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生成具有特定概率的数字 Visual Basics vba
我有一些概率 26% 18% 26% 20% 10% 我想根据概率组生成一些数字(在一定范围内随机). 我以前用 80% 和 20% 的 2 个概率做过，如下所示: 如果 rnd*100 但我不知道如何在超过 2 个概率的情况下做到这一点！ 解决方案 在 [0,1] 中生成一个随机数.开始添加概率(0.26、0.18 等)，直到超过所选数字.一旦发生这种情况——在范
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