normal-distribution

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python에서 random.normalvariate()와 random.gauss()의 차이점은 무엇입니까?

random.normalvariate()과 random.gauss()의 차이점은 무엇입니까? 그들은 동일한 매개 변수를 사용하고 동일한 값을 반환하므로 본질적으로 동일한 기능을 수행합니다. 나는 previous answer에서 random.gauss()이 thread safe이 아니라는 것을 이해하지만이 문맥에서 무엇을 의미합니까? 프로그래머가 왜 이것을

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c의 역 누적 분포 함수?

나는 c에서 주어진 값에 대해 INVERSE 누적 정규 분포를 반환하는 함수 나 코드를 찾고있다. 그래서 0.5를 입력하면 0을 얻습니다. 0.157은 -1을줍니다. C에서 구현할 방법이 있습니까?

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scala의 확률 함수

주어진 매개 변수 (평균 및 표준 편차)가 주어진 정규 분포 난수가 주어진 숫자 또는 목록보다 작을 확률을 계산하고 싶습니다. 이 함수는 R에서 "pnorm"으로 구현됩니다. 그런 옵션이 있는지 아는 사람이 있습니까?

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임의의 일반 변량을 시뮬레이트하는 방법 Python

우선, 나는 코딩에있어서 매우 새로운 것이다. "정상적으로 분포 된 다수의 난수를 시뮬레이트 한 다음 평균 및 표준 편차를 계산합니다."라는 과제를 받았습니다. 파이썬을 사용합니다. 우선, 질문을 해석하는 데 어려움을 겪고 있습니다 ... 어쨌든 for 루프를 사용하여 표준 정규 분포에서 원하는 임의의 숫자를 생성하는 방법을 생각해 냈습니다. 이것이 무엇을

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표준 정규 누적 분포 함수를 C (또는 다른 언어)로 구현하는 방법

먼저이 법을 모르는 사람들을 위해 실제로는 매우 간단하다는 것을 두려워하지 마십시오. 이 링크 http://en.wikipedia.org/wiki/Black%E2%80%93Scholes_model에서이 법칙을 수학적으로 볼 수 있습니다. 섹션 표기법으로 가서 N (x) = 1/sqrt (2 * PI)로 시작하는 함수를 살펴보십시오 ... 추측 하듯이 C에서

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숫자가 샘플링되는 정규 분포의 매개 변수를 계산하십시오.

정규 분포에서 샘플링 된 벡터의 벡터가 주어지면 그 값을 샘플링 한 정규 분포의 매개 변수 (즉, 평균 및 분산)를 어떻게 추정합니까?

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y 축 제한 설정 matlab 플롯

다음 정규 분포를 가지고 있으며 y 축에서 그래프 플롯을 1.5로 설정해야합니다. x = -.5:0.0001:3.5; m1 = 1; s1 = 0.5; pdfNormal_1 = normpdf(x, m1, s1); ylim([0 1.5]) set(gcf,'color','w'); plot(x, pdfNormal_1)%, x, pdfNormal_2);

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정상 분포 시뮬레이션 및 제시

내 작업은 정규 분포를 시뮬레이션하는 여러 가지 방법을 비교하는 것입니다. 예를 들어, 내가 2 개 벡터, 각 1,000 값 (박스 뮬러 방법) 생성하는 코드를 다음을 사용 : - 나는 val2에서없는 별개의 val1 수 있으며, 내 PDF 아무튼 그러나 k=1; mu=0; N = 1000; alpha = rand(1, N);

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Shapiro 정상의 시험에 대한 점수가 너무 많습니다.

정규 분포를 테스트해야하는 1521298 점의 벡터가 있습니다. 나는 샤피로-Wilk 테스트를 선택하지만, R 기능 shapiro.test()는 말한다 :는 Error in shapiro.test(z_scores) : sample size must be between 3 and 5000 당신은 그것을 테스트하는 다른 기능을 알아 또는 방법이 문제를 회피

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C에서 정규 분포 난수를 생성하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

내 프로그램에서 정규 분포 난수를 사용해야합니다. 예를 들어, 제로 평균과 분산의 가우시안 분포로부터 요소가있는 x (크기는 R^(m x n))를 생성해야한다고 가정 해 봅시다. 좋은 정확도로 C에서 이것을 어떻게 할 수 있습니까?