dmvnorm (mvtnorm 패키지)에서 dnorm (baseR)으로 반환 된 값 사이의 실질적인 차이점을 발견했습니다. 어느 것이 올바른 결과이며 그 이유는 무엇입니까? 독립적 인 정상 확률 변수의 경우 어느 것을 사용해야합니까? > mvtnorm::dmvnorm(rep(1,2),rep(0,2), diag(2,2))
[1] 0.04826618
> p
외래 변수가 하나 인 R에 ARIMA(0,0,1) 모델이 적합합니다. 피팅 후, 나는 오류 용어를 테스트하며 (이 t-distributed 오류처럼) 매우 비 정상 : 내 질문은 : t-distributed 오류 ARIMA 모델을 맞을 수 R의 모든 패키지가 있습니까? 아니면이 문제에 대한 다른 해결책이 있습니까? 데이터가 이미 로그 변환 된 데이터이므로
파이썬 3에서 scipy으로 절단 된 정규 분포를 사용하려고합니다. 플롯 0.5를 중심으로 0에서 1까지 나는 from scipy import truncnorm
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([truncnorm.pdf(p,0,1, loc=0.5) for p in np.arange(0,1.1,0.1)])
그러
와 일반 분위수 기능을 플로팅 나는이 그래프를 얻을 그러나 그래프는 약 $ -2 $ 및 약 $ 2 $에서 잘립니다. 나는 마지막 사진이 명령 plot(1:99999/10^5,qnorm(1:99999/10^5),type="l")
를 사용하여 생성 된이 사진 같은 것을보고 싶습니다하지만 비효율적이고 느리다. R이 잘린 그래프를 만드는 이유는 무엇입니까? 절
거부 방법을 사용하여 Fortran에서 균등하게 분포 된 값의 정규 분포를 만들려고합니다. 실제로는 다소 효과가 있지만 실제로 원하는 결과를 얻지는 못합니다. I 함수 1/파이 * 특급 (-x^2)로 사용하고 있기 때문에 는 I 코드 function generator result(c)
implicit none
integer, d
그래서 N 개의 다 변수 정규 분포 집합을 가지며, 모두 동일한 공분산을가집니다. 이러한 각각의 분포에 대해, x 값을 얻을 가능성을 계산하려고합니다. 하나의 배포를 위해 , 그리고 "X"여러 값 번호, 이것은 우리가이 역, 우리는 확인하기 위해 하나 개의 값을 가정하면, from scipy.stats import multivariate_normal
im
왜곡 정규 분포 데이터의 위치, 모양 및 크기를 특성화 한 다음이 매개 변수를 사용하여 왜곡 정규 분포 동일한 매개 변수로 과거에는 R에서 sn 패키지를 사용하여이 작업을 수행했습니다. 예를 들어, v의 데이터 벡터가있는 경우 기울기 정규 분포를 따르고 sn.em 함수를 사용하여 위치, 모양 및 비율을 예측합니다. require(sn)
data(ais)
두 개의 데이터 세트가 있습니다. 여기서 두 개의 값이 측정됩니다. 나는 그 차이의 표준 편차와 값의 차이에 관심이있다. 히스토그램을 만들어 두 정규 분포에 맞추고 싶습니다. 최대 값 사이의 차이를 계산합니다. 또한 데이터 세트에서 하나의 값에 대한 데이터가 훨씬 적다는 효과를 평가하고 싶습니다. 나는 이미이 링크를 검토 한하지만 내가 필요 정말로되지 않습
지금 내가 가우스 밀도 평가하기 위해 다음과 같은 기능이 있습니다 double densities::evalMultivNorm(const Eigen::VectorXd &x, const Eigen::VectorXd &meanVec, const Eigen::MatrixXd &covMat)
{
double inv_sqrt_2pi = 0.398942280
안녕하세요 저는 임의의 변수를 기반으로하는 함수를 통합하는 데 도움이되기를 바랍니다. 이 함수는 연속 분포의 예상 값을 얻는 것입니다. 여기 제가 지금까지 가지고있는 코드입니다. montecarlo = function(r,v,t,x,k) {
y = rnorm(1)
e = (y*(x*exp((-v*sqrt(t)*y)+((r-(.5*v^2))*t))-k))