인구는 k입니다. 이 특별한 종류의 트리 블레 브는 정확히 하루 동안 살고 나서 죽습니다. 죽기 직전에 단일 트릴 블은 P_i을 출산하여 i 트립을 더 낳았습니다. m 세대가 끝날 때마다 모든 Tribble이 죽을 확률은 얼마입니까? 내 분석이 맞습니까? 맞다면 왜 output과 일치하지 않습니까? tribbles의 Case 1:
번호 : 세대의 k =
나는 Project Euler에서 280th 문제를 해결하려고 노력 중이며 이에 대해 다음 시뮬레이션을 작성했습니다. #include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <sys/time.h>
/* Directions
1
2 3
4
*/
int grid[
프로그래밍 경험이 거의 없지만 통계 프로젝트에서 일하고 있으며 유닛의 포함 확률이 크기 (PPS)에 기반한 불균등 확률 샘플을 생성하려고합니다. 는 기본적으로, 두 개의 데이터 세트가 있습니다 ds1는 미국의 상태를 나열하고 내가 노력하고있어 매개 변수는 ds2 각 국가의 인구 규모를 가지고 추정 할 수 있습니다. 내 질문 : 나는 각 주 (두 번째 세트)
결과로 Passing the certification exam (0 or 1) 인 로지스틱 회귀 모델을 실행했습니다. 우리는 가장 강력한 예측 인자 중 하나가 학생의 프로그램 평점 (GPA)이 가장 높았으며 평점 GPA가 가장 높았으며 자격 시험에 합격 할 확률이 가장 높은 것으로 나타났습니다. Standardized GPA, p-value < .0001,
이것이 이미 게시 되었다면 나를 용서하십시오. :) 나는 하루 종일 머리 속에 고생하여 효율적인 해결책을 생각하려고했습니다. 근본적으로 문제는 다음과 같습니다. 동전을 30 억 번 뒤집어서 모든 뒤집기 후 머리의 양을 반환하는 함수를 원한다고 상상해보십시오. 한 가지 가능한 솔루션은 분명히 for 루프를 반복하여 30 억 회 반복하여 머리와 꼬리의 수를 기
n 개의 요소 목록이 있습니다. list의 각 요소는 [0,1,2,3]입니다. 주어진 원소가 [0,2,3] 일 확률은 42 % (1 - 0.58)이며, 목록에 주어진 원소가 1 일 확률은 58 %입니다. python/numpy를 사용하면 어떻게 여러 목록을 생성 할 수 있습니까? 보너스 : 목록의 숫자 집합을 쉽게 변경할 수 있도록 일반화되어 있습니다 (예
저는 Von Mises 분포의 매개 변수를 직접 계산하고 Scipy Von Mises 적합 함수와 비교하려고합니다. 나는 fit 함수에서 일치하지 않는 결과를 얻고 있습니다. 다음 def calc(data):
'''Takes a 1-D dataset and uses the scipy von mises to learn parameters and al
내 사용 사례 : I 1200 비트의 고정 길이를 갖는 대상 장치 구성을 갖는다. 고정 길이 1200 비트의 실제 장치 구성이 있습니다. 대상 장치 구성을 acutal 구성과 비교하여 시스템의 변경을 감지하고 싶습니다. 구성의 "큰"길이 때문에 비교할 수 없기 때문에 대상 구성을 보내야합니다. 내 시스템에서는 불가능합니다. 실제 구성보다 먼저 CRC32 체
내 학습 경로에 하나의 작업이 있습니다. 평균 μ = np이고 분산이 σ**2=np(1−p) 인 이항 분포 X ~ Bp에 대해 우리는 확률을 P(X≥c⋅μ) for c≥1으로 상한하고 싶습니다. 세 가지 경계 소개 : Formulas 작업이 불평등의 각각에 대해 각각 세 가지 기능을 작성하는 것입니다. 그들은 n , p and c을 입력으로 받아서 위의 M