공유도상에서 샘플링 분포의 평균을 통과하는 선을 맞추기를 원합니다. 이 코드는 내가 사용하고있는 데이터 세트와 유사한 데이터 세트를 작성합니다. 샘플링 분포를 생성하고 동일한 그래프에 분포를 플롯합니다. 그런 다음 배포판의 평균을 따라 선을 그립니다. 그러나, 나는 배포판의 모든 수단에 맞는 라인을 원한다. 나는 this graphic found here과
목록이 scores이고 목록이 distribution입니다. scores의 각 점수를 해당 백분위 수가 distribution 일 때 매핑해야합니다. 예 : distribution=[4,10,3,5,1]
scores = [1,6,11]
작업의 결과는 scipy.stats.rankdata의 사용 때문에 가능하지 않다 만들기, [20,80,100] Map
integral2 또는 integral3을 사용하여 MATLAB에서 CDF를 계산할 때 문제가 발생했습니다. 두 개의 독립적 인 정규 확률 변수 X와 Y가 있고 평균값 벡터가 mu = [5;50]이고 공분산 행렬이 c = [3^2,0; 0,3^2]이라고 가정합니다. 그들은 독립적이기 때문에, 공동 PDF는 두 PDF 파일의 곱셈은는 , 나는 그것이 나를에게
나는 다른 강도와 주제의 자극으로부터 데이터를 (예를 들어 우리는 54 명 가지 강도를 가지고) 어떤 다음은 각각의 자극을 인식 그들의 비율입니다 : x = [0 0 0 0.50 0 0 0 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0.125000000000000 0 0.333333333333333 0 0 0.111111111111111 0 0.428571
나는 다소 기본적인 통계 질문이 있습니다. 나는 stack-overflow가 그것을위한 완벽한 장소가 아닐지도 모르지만 나는 좋은 통계 포럼과 stack-overflow에 대해 잘 모르는 소프트웨어 개발자로서 나를 잘 대우 해 주었다. 내 문제는 다음과 같습니다. 일부 데이터를 표준화해야합니다. 나는 두 개의 다른 세트를 가지고 있으며 정규화 후에 그들은
사람들의 나이를 묘사하는 더러운 데이터가 있습니다. 간격은 I 아래 그래프는 데이터를 표시 df_members['bd'] = df_members.bd.apply(lambda x: -99999 if float(x)<=1 else x)
df_members['bd'] = df_members.bd.apply(lambda x: -99999 if float(x)>=
대칭 베타 분포 B (모양, 모양)을 기반으로 두 개의 매개 변수 shape1과 shape2가 동일한 맞춤 확률 밀도를 내 데이터에 맞추어야합니다. 문제는 일반 바닐라 대칭 베타 배포를 처리 할 때 몇 가지 문제가 발생한다는 것입니다. 게시물 끝에있는 코드를 고려하십시오. 코드에서 dbeta1은 shape1 = shape2 = shape에 대한 베타 분포
solr에 색인 된 필드 중 일부 분포에 따라 결과를 얻는 방법이 있습니까? 예를 들어, "개요" "publication_year"및 "genre"필드가있는 책 카탈로그가 있다고 가정 해보십시오. 가장 최근에 발행 된 책을 선호하는 "개요"에 따라 가장 관련성이 높은 결과를 반환하는 쿼리를 작성하고 싶습니다. 그러나 최종 결과에서 (예를 들어 1000이라고