beta-distribution

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gam 모델의 베타 제품군은 1보다 크고 0보다 작은 값을 나타냅니다. (mgcv)

내가 내 모델 코드는 다음과 같습니다 R.에서 mgcv 패키지의 gam 기능을 사용하여 간격 (0,1)에 할머니의 데이터를 피팅하고 있습니다 : mod <- gam(y ~ x1 + x2 + s(latitude, longitude), faimly=betar(link='logit'), data = data) 모델이 잘 맞는하지만 때를 나는 장착 대 값을 관

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파이썬 - 다음과 같이 베타 분포를 구현할 수 SciPy 하나에서 팬더 DataFrame

의 모든 행에 SciPy 베타 분포를 적용 : x=640495496 alpha=1.5017096 beta=628.110247 A=0 B=148000000000 p = scipy.stats.beta.cdf(x, alpha, beta, loc=A, scale=B-A) 을 지금, 나는 열 X, 알파, 베타와 팬더의 dataframe이 있다고 가정 A

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Excel의 Beta 배포판에 해당하는 Python은 무엇입니까?

Excel의 Beta 배포판에 해당하는 Python은 무엇입니까? Excel에서, 수식은 다음 =BETA.DIST(A2,A3,A4,FALSE,A5,A6). 이 주어진 파라미터 대한 베타 확률 밀도 함수를 제공하고, 우리가 어떤 소수 값으로 결과를 얻는다. 그러나 Python SciPy reference does not give은 Excel과 유사한 형식

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'qbeta'에서 전체 정밀도가 달성되지 않았을 수 있습니다.

Windows 7 Ultimate (8.00GB RAM Intel Core i5-2400 3GHz 프로세서)를 사용하는 PC에서 R 버전 2.14.0을 실행 중입니다. 다른 사양이 필요한지 알려주세요. 상관 관계가있는 베타 분산 데이터를 시뮬레이션하려고합니다. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asmb.901/pd

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다음 베타 배포에서 beta1 소수, beta2 소수 및 정규화 상수에 대한 방정식은 무엇입니까?

누군가 베타 1 프라임 (B_1)과 베타 2 프라임 (B_2)에 대한 별도의 방정식과 정규화 상수가이 베타 배포판에 무엇인지 말해 줄 수 있습니까? 어떻게 계산할 것인가? θ ^(k+β_1 -1) (1 − θ)(n−k+β_2 −1)/B(k+β_1, n-k + k+β_2) 도와 주시면 감사하겠습니다. 감사!

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더 작은 Double 값을 갖는 Java의 역 누적 베타 분포 함수

역 누적 베타 분포 함수에 apache-commons-math를 사용하고 있지만 2E-15보다 작은 값에 대해 잘못된 결과를 제공합니다. 값 2E-15까지, 결과는 정확하고 또한 R.에서 검증 는 Value 2E-15 Result in R = -7.854929 Result in Java = -7.8529 Value 2E-16 Result in R

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파이썬에서 베타 배포판을 한 번만 평가하는 방법은 무엇입니까?

내가 실행중인 시뮬레이션에서 동일한 베타 배포본에서 많은 값을 가져와야합니다. 현재 사용 중입니다. import random ... for i in range(n_Aa): h = random.betavariate(a, b) // With some values for 'a' and 'b' ... 이 코드는 매우 느립니다. 왜냐하면 베타

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빠른 Java 베타 배포 임의 번호 생성기가 필요합니다.

일부 속도가 중요한 코드에서 베타 배포판이있는 난수를 생성해야합니다. 현재 저는 numerics4j 라이브러리의 BetaRandomVariable() 클래스를 사용하고 있습니다 -하지만 현재는 내 코드의 CPU 사용량의 약 95 %를 차지합니다! 누구든지 이러한 난수를 생성하는 더 빠른 방법을 권장 할 수 있습니까?

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Beta 배포판에서 임의의 숫자, C++

나는 특정 확률 분포로부터 (1,000,000)^2 개의 숫자를 생성하는 시뮬레이션을 C++로 작성했다. 지금까지는 지수, 일반, 감마, 균일 및 포아송 분포를 사용했습니다. 다음 중 하나에 대한 코드는 다음과 같습니다. #include <boost/random.hpp> ...main... srand(time(NULL)) ; seed