배포본을 결합하기 위해 R에 mixdist 패키지를 설치했습니다. 특히 mix() 함수를 사용하고 있습니다. See documentation. 기본적으로, 나는 Error in nlm(mixlike, lmixdat = mixdat, lmixpar = fitpar, ldist = dist, : missing value in parameter 받고 있어요 나는
평균 및 공분산 행렬에 의해 주어진 가우시안 합으로부터 벡터의 일부 요소 만 샘플링하려고합니다. 구체적 가우시안 혼합 모델 (GMM)을 이용 I 전가가있어 데이터. 평균이 전가 수단과 GMM과 공분산 (예 : 5 개 구성 요소) 이 샘플 및 샘플 만 누락 된 값 중 하나를 취할를 얻을 : 나는 다음과 같은 절차 및 sklearn을 사용하고 있습니다. 다른
을 생성하는 방법 누군가가 설명하거나 날 오류 함수의 역함수를 사용하여 matlab에 정상적으로 분산 된 난수를 생성하는 방법을 설명하는 페이지를 가리키고, rand() (균일 한 난수 0에서 1 사이의 발전기)? 임의의 숫자는 특정 간격으로 묶일 필요가 없습니다. 오류 함수의 개념과 그 반대의 개념을 이해하는 데 문제가 있습니다. 일반적으로 분산되어있는
거리와 관련성이 낮은 결과가 있습니다. 결과 배열 요소에 분포가 일반 또는 접힌 법선에 가까운 상수로 가중됩니다. 처음에는 함수에 의해 1부터 0.01까지 시작하는 N 개의 상수로 배열을 생성하려고합니다. 결과는 다음과 같아야하며 0.01에 가까운 숫자로 끝나야합니다. const double normalDistWeight[] = {
1.000, 0
저는 R을 사용하여 밀스 비율 (here 참조)을 사용하는 함수를 만드는 중입니다. 이것은 복잡한 공식이 아니며, 처음에 난 그냥 이런 식으로 프로그래밍 : 매우 큰 값 (X> = 9) X으로는,이 함수는 0을 반환 내가 곧 그러나 발견 mill <- function(x) {
return((1 - pnorm(x))/dnorm(x))
}
, 그
"완전"정규 분포를 사용하여 R을 계산하려고합니다. 다른 말로하면, 나는 어떤 샘플 포인트에서 지정하고 싶지 않다. 나는 아무 것도 가지고 있지 않다. 단지 평균과 표준 편차를주고, quantile을 계산하기를 원한다. 내가 qnorm을 사용해야하는 것 같아서 qnorm(mean=1000, sd=50과 비슷하다고 가정하지만 argument "p" is mi
값이 참인지를 결정하는 정규 분포와 임계 함수가 있습니다. 진실 값에 노이즈를 추가하여 임계 값보다 높거나 낮을수록 값이 반전 될 가능성이 적습니다. 따라서 극단적 인 상황에서 아마도 플립의 가능성은 1 %이고, 임계점에서는 50 %의 확률이 있습니다. 또한 노이즈가 추가되기 전과 후에 임계 값 위아래 샘플 수를 거의 일정하게 유지하려고합니다. 상반기에는
이 코드를 작성했습니다 :. N=10000; % number of experiments
o= 1000+randn(1,N)*sqrt(10^4); % random normal distribution with mean 1000 and variance 10^4
b=700:50:1300; % specify the number of bins (possible va