normal-distribution

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선형 프로그래밍 문제를 시뮬레이션하려고합니다. 모델에는 obj 함수와 일부 제약 조건이 있습니다. 이 경우 정규 분포에서 무작위로 그린 2 개의 값을 도입하려고합니다. 그런 다음 for 루프를 사용하여 최적화 모델 10.000 번을 시뮬레이션합니다. 나는 for-loops를 사용하는 것이 좋지 않다는 것을 알고 있지만,이 경우에는 속도가 내 관심사가 아닙니

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matlab에있는 정사각형 내에 일반적으로 분포 된 점

NxN 정사각형 내에 평균으로 N 개의 정규 분포 점을 만들려면 어떻게해야합니까? (중앙에 집중된 점이 더 많음). 각 점의 좌표를 구조체에 저장할 수있는 접근 방식을 고맙게 생각합니다. 아래 코드를 시도했습니다 for i=1:200 S(i).x=randn*200; S(i).y=randn*200; plot(S(i).x,S(i).y,'.'); axis

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는

내가 아마을받지의 머리에 자신을 공격 할 것이다 Y 쓰레기통에 정확히 N 요소와 정규 분포를 생성 Y 빈들 (아래 nbins), 정확하게 N 요소. 그래서 추천 , 아래 그림에서 : Y 또는 nbins = N = 15 nstat 77 ...과 같이 반환한다 : C (1,1,2-을 4, ...) 내가 rnorm(77)을 그릴 수 알고 , 그러나 그것은 결코

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TensorFlow의 Training Op의 커널에 랜덤 노이즈를 도입하는 방법은 무엇입니까?

정규 분포에 따라 랜덤 노이즈를 주입하여 옵티 마이저 RMSPropOptimzer 중 하나를 개선하려고했습니다. 그래서 나는 tensorflow\core\kernels\training_ops.cc의 소스 파일을 직접적으로 재구성하려고 시도했다. 특히 ApplyRMSProp의 알고리즘을 다시 작성했다. 따라서 랜덤 노이즈를 도입하려고했습니다. 커널 파일 ra

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matlab에 두 수치를 결합하는 방법은 무엇입니까? <a href="http://www.uark.edu/misc/lampinen/tutorials/image8BK.JPG" rel="nofollow noreferrer">two plots http://www.uark.edu/misc/lampinen/tutorials/image8BK.JPG</a></p> <p>MATLAB에서이 작업을 수행 할 수있는 방법이있다 :

그래서 나는 이런 식으로 뭔가를 찾기 위해 부분적으로 중복되는 두 이미지에 ...... 나는, 하나의 이미지로 모두를 결합 할 두 개의 정규 분포를 구축?

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전송 전력이 예상 값의 특정 제한 범위 내에서 테스트 측정 값의 95 % 이상인지 확인하십시오.

해당 커넥터에서 측정 된 장치의 전송 전력이 예상 값의 2dB 이내인지 확인해야하는 요구 사항이 있습니다 95 % 이상의 테스트 측정. 전 신호 분석기를 사용하여 전송 된 전력을 분석하고 있습니다. 나는 측정 값의 평균 전력 값, 최소값, 최대 값 및 표준 편차만을 얻고 개별 전력 값은 얻지 않습니다. 지금, 질문은 평균 전력, 최소, 최대 및 표준 출력을

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잘린 샘플링 중 R에서 rtmvnorm()의 잘못된 대답

샘플링 후 올바른 상관 관계 구조가 표시되지 않는 이유를 찾을 수 없습니다. tmvtnorm 패키지에서 rtmvnorm의 R을 사용하고 있습니다. 이 함수의 섹션에 대해서는 pdf에 제공된 예제 1을 사용하고 있습니다. 나는 cor(x) 및 cov2cor(sigma) 내 결과를 보려면 위의를 사용하고 sigma <- matrix(c(4,2,2,3), nco

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을 통해 정규 분포의 결과를 얻습니다. 기계 학습

각 질문의 설문 조사 결과 데이터를 가지고 있으며 계산할 수있는 \ 패턴을 찾고 고객 만족도 지수를 예측하고 싶습니다.만족 지수 = Σ 가중치 (i) * 비율 (i), 비율 (i)은 질문 i의 점수이며, 목표는 가중치를 계산하는 것입니다. i) 정상적인 분배 만족도를 기준으로 Weight (i)를 계산할 생각이 있습니까?

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scipy.norm.pdf가 때때로 PDF> 1을 제공하는 이유는 무엇입니까? 그것을 고치는 방법?

가우스 (정규) 확률 변수의 평균과 분산을 구하면 그 확률 밀도 함수 (PDF)를 계산하고 싶습니다. 나는이 게시물에 언급 : Calculate probability in normal distribution given mean, std in Python를, 또한 scipy 문서 : scipy.stats.norm 하지만 곡선의 PDF를 그릴 때, 확률이 1을

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R의 모든 레벨에 대한 정규성 테스트

ANOVA를 수행하기 전에 연속 변수의 각 그룹 또는 레벨에 대한 정상 성을 테스트하고 싶습니다. 구체적으로 말하자면 나이와 종교의 선호도가 다릅니다. 인형 페이지 (http://www.dummies.com/how-to/content/how-to-test-data-normality-in-a-formal-way-in-r.html)에는 shapiro 및 tap