비표준 분포 함수에 대해 scipy.stats에서 kstest를 사용할 수 있습니까? (즉, 학생 t의 DOF를 변경하거나 Cauchy의 감마를 다양하게 할 수 있습니까?) 내 최종 목표는 내 배포 적합에 대한 최대 p 값 및 해당 매개 변수를 찾는 것이지만 문제는 아닙니다. 편집 : " scipy.stat의 코시 PDF는 다음과 같습니다는 위치 매개 변수
날짜 범위가 - 1925-01-01과 1992-01-01 사이입니다. 해당 범위 사이에 x 날짜 목록을 생성하고 해당 x 날짜가 '정상'(종 곡선 - 이미지 참조)을 따르도록 생성하고 싶습니다. 이 (numpy, scipy 등을 사용) 정수와 함께이 일에 대한 유래에 많은 많은 답변입니다,하지만 난 날짜 @ 샤샤의 주석 사항에 따라
[폭설 량 데이터] x <- c(98.044, 107.696, 146.050, 102.870, 131.318, 170.434, 84.836, 154.686,
162.814, 101.854, 103.378, 16.256)
및 I는 알려진 표준 편차 정규 분포를 따른다 들었다 25.4 알 수없는 평균 mu. 베이지안 공식을 사용하여 mu에 대한
나는 어떤 길이의 스트링 아이템의리스트를 가지고있다. 나는이리스트를 "normalize"하여 각 아이템이 정규 분포의 일부가되도록 문자열에 가중치를 추가해야한다. 내가 가지고있는 것 외에 다른 점에 대해 더 효과적이고 수학적으로/통계적으로 어떤 방법이 있습니까? func normalizeAppend(in []string, shuffle bool) []str
0에서 2pi까지의 n 값을 갖는 엔디 형 배열을 만들었습니다. 이제 정규 분포 된 sin (x)에서 벗어나는 n 개의 테스트 데이터 포인트를 생성하려고합니다. 그래서 나는 이런 식으로해야한다고 생각했습니다 : t = sin(x) + noise. 소음은 다음과 같아야합니다. noise = np.random.randn(mean, std). 그러나 내 mean
다 변수 정규 분포에 대해 CDF를 계산하는 함수를 찾고 있습니다. 나는 scipy.stats.multivariate_normal가 (샘플 x 경우) PDF를 계산하는 유일한 방법이 발견가 아닌, CDF multivariate_normal.pdf(x, mean=mean, cov=cov) 나는 CDF, 같은 계산하는하지만 같은 일을 찾고 : multivari
Shiny R에서 정규 분포에서 샘플링하여 문제를 해결할 수있는 사람이 있습니까? 나는 해결책을 찾기 위해 고심하고있다 :이 질문은 이전에 물었지만 대답은 없었다. rnorm을 사용하는 샘플링은 전체적으로 반짝이는 NAs로 구성된 결과를 산출합니다. 반짝 이는 응용 프로그램 밖에서 같은 문제가 없습니다. Warning in rnorm(input$ss * 1
보다 로 정의 x를 파이썬에서 두 함수 모두 정의하기 import scipy.integrate as integrate
import numpy as np
def gaussian(x, mu, sig):
norm = 1/np.sqrt(2*np.pi*sig*sig)
return norm * np.exp(-np.power(x - mu, 2.)