distribution

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데이터 수집을 고려할 때. 예를 들어 길이가 100 인 경우를 가정 해 보겠습니다. 이러한 가설은 알파 안정 분포를 따른다고 가정합니다. 이러한 데이터의 알파 매개 변수를 계산하는 방법이 있습니까? 파이썬에서 좀 더 구체적으로하고 싶습니다. 내가 발견 한 것은 그 패키지였습니다. http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/g

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OpenCV에서 이미지의 색상 분포 계산

그레이 스케일 이미지가 있다고 가정 해 보겠습니다. 흑인이 아닌 픽셀이 어떻게 분산되는지, 즉 하나 또는 여러 위치에서 그룹화되는지 또는 전체 이미지에서 균일하게 분포되는지를 계산하는 방법이 있습니까?

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Weitull에 맞는 genextreme과 weibull_min

SciPy를 사용하여 weibull fit을 this question에서 재현하려고합니다. import numpy as np from scipy.stats import genextreme import matplotlib.pyplot as plt data=np.array([37.50,46.79,48.30,46.04,43.40,39.25,38.49,49

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fBasics :: fitStable 의심

작업 나는 각각 fBasics 패키지 fitStable 기능과 함께 일한지가 좀 더 일반적인, 안정적인 배포판에 몇 가지 시리즈에 맞게. 는 두 가지 방법이 있습니다 - 분위수 방법, McCulloh 에 의해 제안을하고 MLE 방법이있다. 이 함수는 둘 다 제공하지만 MLE 접근법은 실제로 느리고 때로는 계산하지도 않으며 NA을 산출합니다. nlminb을

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기본 비대칭 수식, Python 및 R 사이의 왜곡도 결과가 일치하지 않음

사용중인 데이터가 아래에 붙여 넣어졌습니다. 나는 R 내 데이터에 왜도에 대한 the basic formula를 적용하면 : 3*(mean(data) - median(data))/sd(data) 을 결과는 -0.07949198입니다. 나는 파이썬에서 매우 유사한 결과를 얻는다. 따라서 중앙값은 왼쪽 꼬리가 길다는 것을 의미하는 평균보다 큽니다. 그러나

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정규 분포에서 작은 부분 (원시 데이터로 100처럼)을 가져 와서 왜곡 및 첨도를 변경할 수 있습니까?

x=randn(1,100000); subplot(3,1,1) , plot(x) subplot(3,1,2) , histogram(x); moments={mean(x),std(x),skewness(x),kurtosis(x)}; display(moments) y=3*x+1; subplot(3,1,3) , histogram(y); C=corrcoef(

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전송 전력이 예상 값의 특정 제한 범위 내에서 테스트 측정 값의 95 % 이상인지 확인하십시오.

해당 커넥터에서 측정 된 장치의 전송 전력이 예상 값의 2dB 이내인지 확인해야하는 요구 사항이 있습니다 95 % 이상의 테스트 측정. 전 신호 분석기를 사용하여 전송 된 전력을 분석하고 있습니다. 나는 측정 값의 평균 전력 값, 최소값, 최대 값 및 표준 편차만을 얻고 개별 전력 값은 얻지 않습니다. 지금, 질문은 평균 전력, 최소, 최대 및 표준 출력을

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R Studio 확률 Lower Tail

누군가이 두 가지가 동일한 이유를 말해 줄 수 있습니까? qnorm(.1, 55, 6, lower.tail = FALSE) qnorm(.9, 55, 6, lower.tail = TRUE) 내 머리 속에는 첫 번째 것을 생각하고 있는데, 10 % 오른쪽에 모든 것을 부여합니다. 두 번째로는 90 % 왼쪽에있는 모든 것을 포착합니다. 어떻게 서로 다른가요

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Matlab의 Poisson Point Process에 따라 네트워크에서 1000 대의 모바일 장치를 공간적으로 배포하려고합니다.

1000 대의 모바일 장치 또는 사용자가 있습니다. D = {D_1, D_2, ..., D_N} [디바이스 세트]라고합시다. 밀도 비율 또는 람다가 100 인 Poisson Point Process에 따라 네트워크 (반경 1000m 원형)에 공간적으로 배포하고 싶습니다. 각 모바일 장치에는 (다른 사람들과 상호 작용할 수있는) 라디오 범위 또는 반경이 있습

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최소 거리가있는 임의의 점 [옥타브]

n 랜덤 포인트가 모두 1 인 큐브를 생성하려고합니다. 행렬을 사용하여 각 열이 (x,y,z) 큐브의 점이되도록 행렬을 사용하고 있습니다. 때때로 코드가 작동하고 때로는 작동하지 않습니다. 그 이유는 무엇인지 알 수 없습니다 ... 어떤 도움이나 조언도 코드의 입력은 큐브의 한 변의 길이와 사용하려는 포인트의 수입니다. 업데이트 : 코드에 대한 설명 : 그