gamma-distribution

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감마 (alpha = 29, beta)의 PDF 분포를 플롯하려고합니다. = 3) 그래프에서 오류가 발생합니다 : "xy.coords (x, y, xlabel, ylabel, log) 오류 : 'x'와 'y'길이가 다릅니다. 왜? x <- seq(0, 1000, by = 1) y <- dgamma(x, shape = 3, rate = 1/29, scale

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TypeError : _parse_args()에서 감마 분포 '예기치 않은 키워드 인수가 있습니다.

감마 (alpha = scale = 29, beta = size = 3)를 음모하려하지만 TypeError : _parse_args 오류가 발생합니다.()에 y1에 대한 예상치 못한 키워드 인수 '크기'가 있습니다. 감마 분포에 대해 scipy documentation을 따르고 있으며 감마 분포에 대한 크기 매개 변수가 있으므로이 오류가 왜 발생하는지 이해

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감마 분포 하한이 R

338 개의 요소로 구성된 데이터 세트에 의 고정 된 하위 임계 값 (R을 사용)으로 구성된 감마 분포를 적용하고 싶습니다. 낮은 한계를 나타 내기 위해 세 개의 매개 변수와 함께 감마를 사용하여 위치를 추가하는 방법을 생각했습니다. 여기에 내 코드입니다 : <simpleError in optim(par = vstart, fn = fnobj, fix.arg

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매년 반복하고 함수를 적용하십시오.

수천 개의 행에서 실행되는 데이터 스탬프가 [Var1, DD, MM, YYYY] 인 관찰 된 변수가있는 데이터 프레임이 있습니다. 매년 관찰 된 변수에 지수 분포 또는 감마 분포를 맞추고 매년 관련 매개 변수를 얻어야합니다. 매트랩, 그냥 j=1 k=1 for i=1:(no_of_rows-1) if year(i+1) = year(i)

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gammamixEM (패키지 혼합 도구)에 대한 밀도의 그래픽 출력

mixtools 패키지의 gammamixEM 함수를 사용하고 있습니다. 함수 normalmixEM (예 : plot(...,which=2)의 두 번째 그림)에서와 같이 밀도의 그래픽 출력을 반환하려면 어떻게해야합니까? 업데이트 : data(faithful) attach(faithful) out <- normalmixEM(waiting, arbvar =

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효율적인 샘플링은 R에서의 진보 된 감마 분포 R

포럼에서 검색 한 후에도 비슷한 질문을 찾지 못했습니다. 내가 그것을 놓친 경우 알려 주시기 바랍니다. 나는 정말로 감사 할 것이다. 내가 N을 생성 할 필요가 감마 분포 WTH의 샘플 포인트는 모양과 크기 매개 변수를 주어진 낮은는 상단 I는 "루프"그것을 할 방법을 알고 R. 에 바인딩/(더 10000 일 또는 수 있습니다) 그러나 그것은 효율적이지 않

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pdf, cdf 및 truncated gamma distribution의 QAM 함수를 그래프로 표시 할 때 오류가 발생했습니다.

포럼에서 검색 한 결과 비슷한 질문을 찾지 못했습니다. 내가 그것을 놓친 경우 알려 주시기 바랍니다. 나는 정말로 감사 할 것이다. R의 주어진 모양과 눈금 값에 대해 절단 된 감마의 pdf, cdf 및 quantile 함수를 그려야합니다. 그러나 모양과 규모의 일부 값에 오류가 있습니다. 내 코드 : library(distr) library(distrE

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optim()의 헤 시안 행렬 R

적분과 관련된 확률을 풀고 2 개의 매개 변수에 대한 헤센 행렬을 얻기 위해 R에서 optim()을 사용하는 데 문제가 있습니다. 알고리즘이 수렴되었지만 optim()에서 hessian = TRUE 옵션을 사용하면 오류가 발생합니다. 에러는 다음에 오류 통합 (integrand1, 저급 =의 S1을 [I] - 1, 상부 =의 S1 [I]) 비 한정도 수 N

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95 % 신뢰도 결과를 비교하기위한 R 박스 플롯 다른 샘플 크기의 간격

부트 스트래핑을 사용하여 95 % 신뢰 구간 경계에 감마 분포의 표본 크기 효과를 표시하려고합니다. 이제 4 개의 서로 다른 표본 크기의 결과를 단일 boxplot에 모아야합니다. 는 R 코드는 다음과 같습니다 y <- rgamma(30,1,1) + rnorm(30,0,0.01) y60 <- rgamma(60,1,1) + rnorm(60,0,0.01)

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감마 분포

X ~ 감마 (2,1)로합니다. 찾기 : P (X> = 2) P (X < = 10) 이 문제를 해결하는 방법을 결정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 당신이 2에서 무한대와 0에서 10까지 어떤 함수를 통합해야한다는 것을 알고 있지만, 무엇을 통합해야할지 모른다. '세타'스케일링 하나 역 스케일 '베타'으로 서로 차이가 없어 하나의 매개 변수 값, 다행