probability-density

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패싯 내에서 ggplot을 사용하여 데이터의 분포/밀도를 플로팅하려고합니다. 여기 빨간색 선이 평균값을 각면에 표시된 평균값으로 표시합니다. 이제 여기서 평균값은 의미가 없으므로 밀도의 피크 값이 xintercept 및 텍스트로 표시되는 비슷한 플로팅을 사용하고 싶습니다. 내가 수단에 사용되는 코드는 이것이다 : data <- read.table("samp

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matplotlib로 플롯 3D 확률 분포

3D 공간과 비슷한 1024x1024x1024 행렬이 있습니다. 각 셀은 공간의 한 점에 해당합니다. 이 행렬의 각 요소는 해당 좌표에서 입자가있을 확률을 결정하는 값을가집니다. matplotlib을 사용하여 3 차원 확률 분포를 그립니다. 저는 2D에서 imshow를 사용하여이 작업을 수행하지만 3D로 만드는 방법을 모릅니다. 감사

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주어진 PDF의 파이썬에서의 난수

목록으로 주어진 확률 분포 함수로 정수 난수를 생성하고 싶습니다. 예를 들어 pdf = [3,2,1]이면 rndWDist (pdf) 을 0,1 및 2로, 3/6, 2/6 및 1/6의 확률로 반환하는 것이 좋습니다. 랜덤 모듈에서 찾을 수 없기 때문에 저 자신 만의 함수를 작성했습니다. def randintWDist(pdf): cdf=[]

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자바 스크립트 d3 및 dc로 확률 밀도 함수

자바 스크립트 (d3 및 dc 라이브러리) (R의 밀도 함수와 유사 함)를 사용하여 데이터 집합의 확률 밀도 함수를 만들려고하지만 어떻게 할 수 있습니까? 그것. 할 수 있습니까? 감사 PD : jqplot이 있습니다으로 : 마지막으로 http://services.mbi.ucla.edu/jqplot/examples/kcp_pdf.html

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pdf, cdf 및 truncated gamma distribution의 QAM 함수를 그래프로 표시 할 때 오류가 발생했습니다.

포럼에서 검색 한 결과 비슷한 질문을 찾지 못했습니다. 내가 그것을 놓친 경우 알려 주시기 바랍니다. 나는 정말로 감사 할 것이다. R의 주어진 모양과 눈금 값에 대해 절단 된 감마의 pdf, cdf 및 quantile 함수를 그려야합니다. 그러나 모양과 규모의 일부 값에 오류가 있습니다. 내 코드 : library(distr) library(distrE

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히스토그램 (히스토그램)이 0으로 시작하지 않음 (및 끝)

나는 Matlab 함수 "hist"를 사용하여 임의의 프로세스 구현의 확률 밀도 함수를 계산합니다. 실제로 요 : 위해 그 영역을 정규화 H0 2)의 히스토그램을 복용 1) 정규화 곡선을 플롯) 3 1 도착. 문제는 얼마나 많은 쓰레기통을 사용하든 히스토그램은 0에서 시작하지 않으며 0으로 되돌아 가지 않습니다. 실제로 그런 종류의 동작을 원합니다. 내가

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임의의 연속 확률 밀도에 따른 샘플 생성

나는 연속 확률 변수에 대해 알려진 확률 밀도를가집니다. C++에서 OpenCV를 사용하여이 확률 밀도를 따르는 점을 어떻게 만들 수 있습니까? 즉, RNG :: uniform이하는 일을하고 싶지만 임의의 확률 분포를 원한다. 미리 감사드립니다.

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파라메타 밀도를 피팅 단위의 피팅에 맞 춥니 다. 함수에서 R, 인수에 오류가 없습니다.

누군가가 나에게 히스토그램을 그리고 그것을 부드럽게하고 부드럽게 기능을 원한다고 가정하십시오. R에서 그렇게하는 방법입니까? (히스토그램은 데이터에서 나오지 않으므로 커널 밀도 견적 기는 적용되지 않는 것 같습니다. 내가 잘못 생각한다고 말해주십시오.) 지금까지 히스토그램에 파라 메트릭 분포를 맞추기로했습니다. 그렇게하기 위해 히스토그램과 베타 배포 간의

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원하는 확률 분포

데이터 분포가 특정 분포를 따르는 "zcosmo"입니다. 의 변동이 많습니다 (즉, 일부 지점에서 약간 증가한 다음 평탄화되지만 전반적으로 0에서 0.5로 증가합니다). 그래서 나는 데이터의 분포를 따르는 함수를 사용하여 데이터에 맞 춥니 다. This function is the probability distribution lets say of the d

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MATLAB 어떻게 확률 밀도 벡터를 히스토그램에 그리는가?

I는 현재 계산 된 확률 밀도의 벡터를 갖고, 즉 probden = (0.0008, 0.0016, 0.0048, 0.0064, 0.0072, ..., 1.0936, ..., 0.0072, 0.0064, 0.0048, 0.0016, 0.0008) 계산 된 확률 밀도 목록은 정규 분포 형태 여야합니다. 나는 또한 각 확률 밀도의 bin의 길이 목록이 동일합니다