다음 코드에서 함수 호출의 xintercept 값 (3 및 0)에 하드 코드를 할 필요가 없도록 normal1과 normal2의 평균값을 얻으려고합니다. normal1 <- function(x) {
dnorm(x, 3, 3)
}
normal2 <- function(x) {
dnorm(x, 0, 2)
}
plot + stat_fu
정상 분포의 지수로 로그 정규 분포의 등가성을보고 싶습니다. 나는 다음과 같은 매개 변수화 다음과 해당 문서에서 SciPy 패키지를 사용이 s = sigma
scale = exp(mu)
여기 the link입니다. 나는이 매개 변수화를 사용할 때 대수 정규 분포의 대수와 정규 분포의 정규 분포와 로그를 그릴 때 대수 정규 분포와 대수 분포를 구하는 편
month 및 precip의 각 요일이 기록 된 예제 데이터 프레임이 있습니다. 각 부분 집합에 대한 set.seed(560)
df<-data.frame(month= rep(1:4, each=30),
precip= rep(c(rnorm(30, 20, 10), rnorm(30, 10, 2),
rnorm(30, 50, 1), rnor
정규 분포 N (2, 1)을 [-1, 5] 의 간격은 여기에 내가 무엇을 시도했다 : 당신이 알아 낸다시피이 vec = np.random.norm(2, 1, 7);
ND = stats.norm(2, 1).pdf(vec)
x = np.arange(1, 6, 1)
plt.figure()
plt.plot(x, 'r')
plt.hist(ND)
plt.s
헬로 있어요! C++로 코딩하기 시작했으며 난수 생성기를 올바르게 사용하는 방법을 잘 모릅니다. 예를 들어, 범위 [0,30000]의 숫자가 필요합니다. 내 범위에서 작은 숫자 만 얻지 못하도록하는 방법입니다. 내 기능 : std::random_device rd;
std::mt19937 rng(rd());
int myRand(int i) {
s
가능성 못하는 문제 때문에 here 가입일 , 양해하지만 : N = 10000
x = 10 + 2*np.random.randn(N)
y = 5 + x + np.random.randn(N)
def neg_loglike(const,coef,std):
mu = const + coef*x
print(mu.shape)
return
내 질문은 : 내가 intervall/여러 간격을 말할 수 있습니다 : 모든 구간에서 [0;0.3] [0.3;0,8] [0.8;1] 내가 정규 분포를 , truncnorm() and .rvs()으로 샘플링됩니다. 그래서 x 축에는 여러 개의 "정규 분포"가 있습니다. 그러나 truncnorm-method는 intervall 내의 분포의 평균과 sd를 기대합