distribution

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열 A (BIGINT, 고객 계정 예 ID) 및 B 열 (날짜, 예 - 지난 구매 날짜)이있는 50K 행의 테이블이 있습니다. 주어진 날짜 범위의 상위 25 % 타일, 상위 50 % 타일, 75 % 타일에서 마지막으로 구매 한 고객의 비율을 이해하고 싶습니다.이 모든 고객 계정 ID를 기반으로 말할 수 있습니다. 우리의 마지막 구매의 대다수는 비뚤어졌습니다

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생존 분포

13 개월 동안 8 종의 식물 종에 생존 분포를해야합니다. 내가 사용하고 있습니다 : survreg (SURV (시간, 사이트) ~ 레드 멀 베리 + 감 + Soapberry + Beautyberry + 머스탱 포도 + 양 딱총 나무의 열매 + Heartleaf Peppervine + Coralberry, DIST = '이블', 데이터 =의 FS) 내가 오

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바이 모델 분할하기

내 데이터는 biomodal 분포 (아래의 히스토그램)를 가지고 있으며이를 분할하는 방법을 찾고 싶습니다. 분명히 눈으로 볼 수는 있지만 수백 개의 비슷한 데이터 세트가 있으므로 자동화하고 싶습니다. > dput(dat[1:100]) structure(c(6.68586094706836, 0, 6.3578422665081, 6.3578422665081,

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는

내가 아마을받지의 머리에 자신을 공격 할 것이다 Y 쓰레기통에 정확히 N 요소와 정규 분포를 생성 Y 빈들 (아래 nbins), 정확하게 N 요소. 그래서 추천 , 아래 그림에서 : Y 또는 nbins = N = 15 nstat 77 ...과 같이 반환한다 : C (1,1,2-을 4, ...) 내가 rnorm(77)을 그릴 수 알고 , 그러나 그것은 결코

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MATH.NET Numerics \ Stable Distributions. 'System.NotSupportedException'유형의 예외

Math.Net Numerics과 몇 가지 평행 통계 테스트를 수행하는 동안 Exception error (놀랍게도)이 발생했습니다. 그 이유를 알고 싶습니다. using MathNet.Numerics.Distributions; .... var stable = new Stable(1.7, -0.7, 0.0087, 0.9103); double

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수정 x 축을 사용하여 R에서 동일한 그래프에 더 많은 분포를 그리는 방법

일부 배포본의 플롯을 만들기 위해 R 소프트웨어를 사용하고 있습니다. 나는 어떤 분포가 다른 것들에 비해서 뚱뚱한 꼬리를 가지고 있는지를 봐야만한다. 그런 다음 분포는 같은 그래프에 그려 져야한다. 문제는 x 축에 있습니다. 왜냐하면 plot commandaxes = TRUE을 넣고 다른 모든 axes = FALSE에 그래프를 표시하지 않기 때문입니다 ..

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내가 텍스트 파일에서로드 용어 및 주파수의 큰 목록을 가지고 R

에 지프의 법칙을 그릴 수 없습니다 나는 테이블로 변환 : 아마 단어 순위에 열을 추가해야 myTbl = read.table("word_count.txt") # read text file colnames(myTbl)<-c("term", "frequency") head(myTbl, n = 10) > head(myTbl, n = 10) ter

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반복되는 숫자를 임의로 가변 분산하여 임의의 숫자 (2^100)를 생성하여 반복을 제어하려면 어떻게해야합니까?

예 : 2^100 개의 숫자 중에서 1 백만 개의 숫자를 생성하고 100 만 개의 10 %는 백만 개의 임의의 숫자의 90 %에서 반복되는 숫자 여야하며이 10 %의 반복은 이어야합니다.은 백만 개의 숫자로 무작위로 분포해야합니다. .

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부서의 나머지 부분을 배포하는 방법은 무엇입니까?

나는 그렇게 Dim i as Integer = 23 Mod 5 준다, 5 개 그룹 (23 명) 학생을 분할해야 나머지 = 3 나는 나머지를 배포 할 수있는 방법 첫 번째, 두 번째, 세 번째 그룹이있을 것이다 1 명의 회원이 더 그러한 다른 사람들보다? 또는 역순으로 배포를 시작하려면 어떻게해야합니까? 다섯 번째, 네 번째 및 세 번째는 1 명의 여분

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잘린 파레토 배급의 매개 변수 추정 (MLE)

나는 여기에서 새롭다. 그리고 나는 정말 필사적이다. 그래서 나는 너희 중 누군가가 나를 도울 수 있기를 바란다 .... 나는 임의의 데이터 x_1의 표본을 가지고있다. .... x_n과 저는 잘랐다 파레토 분포를 데이터에 맞추고 싶습니다 .... 일반화 된 파레토 분포는 매우 쉽고 이미 완료했습니다. 매트랩 루틴을 사용하여 모양과 스케일 매개 변수를 계산