probability-density

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파이썬 - [-1, 5] 간격으로 이론 정규 분포 N (2, 1)을 계산하고 플롯합니다.

정규 분포 N (2, 1)을 [-1, 5] 의 간격은 여기에 내가 무엇을 시도했다 : 당신이 알아 낸다시피이 vec = np.random.norm(2, 1, 7); ND = stats.norm(2, 1).pdf(vec) x = np.arange(1, 6, 1) plt.figure() plt.plot(x, 'r') plt.hist(ND) plt.s

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랜덤 정수를 "충분히"생성하는 방법은 무엇입니까?

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[

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Von Mises 분포 파라미터 - 일치하지 않는 응답

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

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팬더 플롯에서 다른 커널 함수 적용하기

팬더에서 kde plot에 어떤 함수가 사용되는지 알고 싶습니다. 또한 팬더에서 kde의 커널 기능을 변경하는 방법을 알고 싶습니다. df.plot.kde(); 저는이 기능을 계속 연구하고 있지만 기본값은 가우스 함수처럼 보입니다.

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Matlab : 사용자 정의 확률 밀도 함수에서 임의의 숫자를 생성합니다.

1977-1983 년 1 월에 3 시간 단위로 강수량 데이터 세트가 있습니다 (첨부 파일 참조). 그러나, 나는이 데이터에 근거하여 1984-1990 년 동안 강수량 데이터를 생성하려고합니다. 따라서, 나는 강수량 (1977-1983)의 맞춤형 확률 밀도 함수를 생성 할 수 있는지 궁금해서이 기간 동안 원하는 기간 (1984-1990) 동안 난수 (강수량

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데이터 샘플을 PDF로 표시하는 올바른 방법은 무엇입니까?

안녕하세요. 그래서 이것은 꽤 기초적인 것이 틀림 없음을 알고 있습니다.하지만 당신이 알고있는 일부 샘플 데이터의 pdf를 플롯 할 수있는 적절한 방법은 무엇입니까? rnorm() 또는 rexp()을 사용하여 생성 한 경우와 같이 많은 사람들이 density()을 사용하고 있다는 것을 알고 있기 때문에 내가 묻는 이유는 plot()에 입력하지만 densit

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밀도 함수로부터 확률 계산

밀도 함수를 구축 했으므로 선택한 간격 (예 : a = 3, b = 7)으로 "떨어지는"새 데이터 요소의 확률을 계산하려고합니다. 그래서, 내가 찾고 있어요 : P(a<x<=b) 일부 샘플 데이터 : df<- data.frame(x=c(sample(6:9, 50, replace=TRUE), sample(18:23, 25, replace=TRUE)))

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깊은 네트워크의 marix의 Matconvnet 출력은 다양한 값 대신 균일 한 값입니까?

치수 20x20x1x50의 네트워크 출력에서 밀도 맵을 얻으려고합니다. 여기서 20x20은 출력 맵이고 50은 배치 크기입니다. 출력 X의 값은 각 출력 행렬에서 0.098과 같습니다 .20x20. 밀도지도와 같은 가우스 모양이 없지만 평평한 비슷한 가치가있는 출력지도 20x20x1x50입니다. 이 문제는 첨부 된 그림에 표시되어 있습니다. 내가 여기서

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C# MathNet FFT 정의

MathNet에서 FFT를 테스트 할 때 몇 가지 문제가 있습니다.가우스 변수의 특성 함수에 FFT를 적용하면 가우스 밀도 함수를 찾아야한다는 아이디어가 있습니다. 그림을 VectorFFT로 표현하면 밀도 함수처럼 보이지만 0에서는 값 1이 없으며 값은 1.4689690914109입니다. 스케일링에 문제가 있어야합니다. Fourier.Inverse에서 모든

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변수 기본 격자로 커널 밀도 추정기에서 시뮬레이트

커널 밀도를 추정하여 경험적 확률 분포를 생성하는 데 사용하는 데이터 세트가 있습니다. 지금은 MASS 패키지의 R kde2d을 사용하고 있습니다. 확률 분포를 추정 한 후 x 축을 따라 2D 분포의 조각에서 표본 추출을 위해 sample을 사용합니다. 나는 here와 매우 비슷하게 sample을 사용합니다. 예제 코드이 library(MASS) set.