일부 SPSS 코드에 문제가 있습니다. SPSS를 처음 접하면서도 여전히 구문을 파악하려고합니다. 나는 7 개의 2 개의 주사위를 합산하여 코드를 얻으려고 노력하고 있습니다. 원하는 방식으로 카운트 기능을 사용할 수 없습니다. 아래는 제 코드입니다. 모든 팁은 크게 감사하겠습니다. INPUT PROGRAM.
LOOP #I=1 TO 100000.
COMP
체인이 상태 k-1에서 상태 1으로 점프하기 전에 상태가 k이 될 확률을 찾으려고합니다. 누구든지 내 실수를 감지 할 수 있습니까? 마크 로프 체인을 시뮬레이트하려했지만, k ={1, 2, 3, ........17} 확률을 찾을 수있는 코드를 만들고 싶습니다. 하지만 코드를 실제로 얻을 수는 없습니다. k <- 17
{ p <- 0.5
q <- 0.1
4 개의 항목 (A, B, C, D)이있는 목록이 있습니다. 모든 항목은 선택 될 가능성이 있습니다. 예를 들어 A가 선택 될 확률이 74 %, B 15 %, C 7 % 및 D 4 %라고 가정 해 봅시다. 확률에 따라 항목을 임의로 선택하는 함수를 만들고 싶습니다. 도움이 필요하십니까?
예상되는 클래스를 결정하기위한 올바른 예측을하는 훈련 된 CNN이 있습니다. 그러나 각 클래스의 확률을 목록으로보고 싶습니다. softmax 함수를 추가하려고했지만 음의 크기를 갖는 것에 대한 오류가 발생했습니다. 이 질문의 여러 버전을 읽었으며 여러 솔루션으로 보이는 것을 보았습니다. 그러나 한 가지 크기가 모두 적합하지 않은 것처럼 보였습니다. 그리고
그래서, 쌍의 벡터 내에서 특정 키의 확률을 계산하려고 시도하고 있습니다. 벡터 내의 각 특정 키는 특정 가중치를 가지며, 그 키의 특정 확률을 계산하기 위해 벡터 내의 모든 키의 가중치를 합한 다음 그 합계를 그 합계로 나눠야합니다. 여기까지 제가 지금까지 가지고 있습니다. double probability(KEY_T key) const
{
저는 Joel Grus가 처음부터 Data Science 책을 읽었습니다. 제 질문은 제 6 장에 관한 것이고, 저자는 이항 무작위 변수를 사용하여 정리를 시뮬레이트하고 있습니다. 결과는 이항 법의 확률 분포와 정규 분포를 사용한 근사도를 가진 차트가됩니다. 두 플롯은 서로 매우 유사해야합니다. normal_cdf (- 는 [normal_cdf (나는 0.
X가 정규 분포 인 분포 Y = X^2를 가진 모집단에서 100 개의 관측치가 무작위로 있다고 가정합니다. R을 사용하여 P (Y < = 2)의 샘플 견적을 어떻게 계산합니까? 여기서 P()는 확률을 나타냅니다. 다음 코드가 도움이됩니까? X=rnorm(100)
Y=X^2
prob(Y<=2)
감사 미리
R을 사용하여 지정된 확률을 기준으로 고정 된 그룹 크기의 그룹으로 샘플을 분할하려하지만 그룹을 항상 보장하려면 셔플 샘플의 크기는 항상 동일합니다. 예를 들어, 샘플 사이즈가 100이라고 가정하자, 그룹의 개수가 4이고, 각각의 그룹에 대해, 그룹의 크기는 40, 30, 20, 10은 각각 다음과 같이 나타낸다 : category_split <- samp
특정 상태 집합 사이의 전환 확률을 알아 내기 위해 pgmpy Python package을 사용하려하지만 모델에 맞을 때 조건부 확률이 올바르지 않습니다. 제가 말하고있는 문제의 매우 단순한 예로서, A와 B의 두 가지 상태로 구성된 베이지안 네트워크를 A에서 B로 이어지는 단일 지향 에지로 가정하십시오. 그리고 우리가 관찰 한 가정 A가 0 일 때마다 B