exponential-distribution

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나는 min ~ max 간격으로 임의의 정수를 생성하고 싶습니다. numpy의 균일 한 분포의 경우 : numpy.random.randint(min,max,n) 정확히 원하는 것입니다. 그러나 이제는 난수 분포를 지수 분포로 나타내려고합니다. 예를 들어 여러 가지 제안 사항이 있습니다. Pseudorandom Number Generator - Expon

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다음 랜덤 데이터 고려 CDF 플롯

에 지수 함수에게 주어진 평균 및 절편을 추가가 set.seed(123456) # generate random normal data x <- rnorm(100, mean = 20, sd = 5) weights <- 1:100 df1 <- data.frame(x, weights) # library(ggplot2) ggplot(df1, aes(x

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히스토그램에 지수 분포 오버레이

시간 간격 히스토그램에 지수 분포를 오버레이 할 수 있습니까? 히스토그램은 지수 분포처럼 보입니다. 나는 다음 내가 할 정상적인 곡선을 중첩 유사한 방법으로 히스토그램을 만들려고 할 때 : 나는 70 그리고 내가 할 수있는 0에서 x 축을 가지고 자신의 히스토그램을 생성 할 수 있습니다 Error in xy.coords(x, y) : 'x' and 'y'

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Matlab : 데이터가 기하 급수적으로 분포하는지 테스트하기위한 Chi-square fit (chi2gof)

나는 이것이 간단한 질문이라고 생각하지만, 나는 그것을 분류 할 수 없다. V = [31 52 38 29 29 34 29 24 25 25 32 28 24 28 29 ...]; 나는 V가 기하 급수적으로 분산되어있는 경우 테스트하기 위해 matlab에있는 chi2gof 테스트를 수행 할 : 나는 벡터가의 첫 번째 요소는 다음과 같다. 내가 그랬어 : [h

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이 지수 분포 샘플러는 암호로 안전한가요?

나는 이전 StackOverflow 답변의 메서드를 사용하여 작동하는 JavaScript를 사용하여 지수 난수 생성기를 만들려고합니다. : function randomNumGen() { var u = Math.random(); var mu = 0.3; return -Math.log(1.0 - u)/mu; } 그러나, 나

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우리는 상관 -1 두 지수 분포의 데이터를 생성 할 수 나는 그것을 상관 -1 두 지수 분포를 생성하는 것은 불가능 물어하려면 위의 링크를 참조

https://stats.stackexchange.com/questions/66775/attainable-correlations-for-exponential-random-variables ?

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R에서 균일 분포에서 지수 분포로의 변환을 어떻게 나타낼 수 있습니까?

변수 X에 균일 분포 (0,1)가있는 경우 수식 Y = -(lambda)lnX을 만들 수 있으며 Y의 분포는 Exp(lambda)이됩니다. 그리고 lambda이 3 인 경우이 사례를 증명하기 위해 두 개의 분포 곡선이 일치 함을 보여줍니다. 나는 이것을 지금까지 만들었지 만, 실제로 어떻게 할 수는없는 것입니다. w <- seq(0, 10, length=5

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무작위 배급을위한 다트 패키지가 있습니까?

정상, erlang, 지수, 삼각형 등의 알려진 분포에서 난수를 가져 오는 다트 패키지가 이미 존재하는지 궁금합니다.

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런에서 0 엔티티 생성

시간 간격 (밀리 초에서 1 시간 인 0에서 3600000까지)이 있다고 가정합니다. 나는 평균 3의 엔티티를 생성해야하며 지수 분포를 사용합니다. 평균은 (3600000/3)입니다. 그 분포를 샘플링하고 싶습니다. 특정 실행에서 엔티티 생성이 0 인 경우 잘못되었거나 올바른 결과 일 수 있습니까? 누구든지 나를 도울 수 있습니까?

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지수/포아송 분포

톰은 5 명의 직원이 근무하는 지점에 각각 다른 영업 사원이 근무합니다. 그는 현재 참석중인 5 명 중 한 사람이 끝내 자마자 부름을받을 것입니다. 각 클리어에 의한 각 개인의 서비스 시간은 평균 서비스 시간이 5 분인 지수 분포를 가지며 다른 모든 서비스 시간과는 독립적입니다. 그가 전화하기 전에 Tom이 2 분 이상 기다려야 할 확률을 찾습니다. 저는