나는 알아낼 수없는 (아마도 간단한) 질문을 가지고있다. 나는 여러 개의 데이터 서브 세트 각각에서 무작위로 3 개의 값을 샘플링하고 그 무작위 샘플의 평균값을 찾아서 데이터 프레임에 넣기 위해 루프를 작성하고 싶습니다 (또는 mapply 또는 ddply?를 사용하고 싶습니다). BayStation DIN Year
1 60069 0.0090 1998
각 행에서 무작위로 샘플링 된 행렬에서 샘플링 된 열을 결정하려고합니다. 함수 샘플에는 실제로 샘플링 된 위치를 알려주지 않는 것으로 보입니다. 이제 모든 값이 고유하면 단순한 매칭 루틴으로 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나, 그들은 내 경우에 있지 않습니다, 그래서 이것은 작동하지 않습니다. x <- c(2,3,5,1,6,7,2,3,5,6,3,5)
y
은이 같은 매트릭스 가지고 를 = I는 임의로 0이 행렬에, 예를 들면 1 개 요소의 30 %를 바꾼 경우에 대해이 절차를 개별적으로 10 번 반복 할 1 1 1 0 1
0 1 1 0 0
0 0 0 0 1
1 0 0 0 0
0 1 0 1 1
및 작업이 끝나면 10 개의 독립적 인 행렬을 가져야합니다. 각각의 행
나는 300 개의 숫자 (1에서 300까지)의 벡터를 가지고 있습니다. 두 가지 하위 집합, 즉 모델/교육 (200 개의 숫자)과 테스트 세트 (100 개의 숫자)를 대체하여 만들고 싶습니다. sample과 subset을 사용하려고했지만 원하는 결과를 얻지 못했습니다. MWE:
x=(1,2,3,.......300)
x1 = (1,1,2,3,5,5,...
동전이 있고 똑같은 확률로 3 개의 숫자 (또는 그 이상) 중에서 무작위로 선택한다고 가정 해보십시오. 만약 당신이 각 페어에 대해 동전을 던지면 1 라운드의 생존자에게 잃을 기회가 2 개 주어지며 분배가 일정하지 않습니다. 일반적으로 0.5 확률로 0을, 0.5 확률로 0을 반환하는 Random (0,1) 함수가 있습니다. 이 함수를 사용하여 [a, b]
나는 두 개의 전이 매트릭스 중 하나에서 10000 6 개의 뉴클레오티드 시퀀스를 생성하는 매우 간단한 마르코프 체인을 시뮬레이트하는 코드를 작성합니다 (즉, 이전 뉴클레오티드가 A라면 다음 세트를 사용하여 다음 뉴클레오타이드 등). 또한 해당 행렬에서 해당 확률을 잡아서 얻은 제품을 실행 중이지만 올바르게 전파되지는 않습니다. MATLAB이 다른 언어와
나는 확률이며, 0과 1이있다 (P1 및 P2)의 다른 값을 시도 Object[] population = { 0, 1 };
double[] weights = { p1, p2 };
Sampling randsamp = new Sampling(population, weights);
X = (Integer) randsamp.next();
STL random_sample 함수는 주어진 간격에서 샘플링하기 위해 대체 전략을 사용합니다. 왜 우리는 감소 확률이 필요합니까, 나는 대체 확률을 감소시키지 않고 유사한 알고리즘을 보았습니다. 그 차이점은 무엇입니까? 이는 첫 번째 요소 (실제로, 제 n 요소) 1 확률 (이하 "을 기입"단계)로 선택되어야한다는 것을 분명 /*This is an exc
나는 이것을 알아 내려고 시도했지만 효과가 없다. 내가 b(randperm(b))을 할 경우 ans =
1 7 6 5 5
지금, 나는 또한, 그러나 b = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
있습니다 : 내가 a(randperm(a))을 할 경우 내가 얻을 지금 a = [5,1,5,6,7,2,4];
이 말 ans =
유클리드 공간에서 어떤 한정된 볼록 다면체 영역 R에 균일하게 분포 된 랜덤 점을 어떻게 효과적으로 생성 할 수 있습니까? 만약 codimension이 0이라면 직사각형 영역으로 그 영역을 둘러 쌀 수 있고 R에없는 경우 그것을 거부하는 직사각형 영역에 점을 생성 할 수 있습니다. codimension이 양수이면 이것은 효율적이지 않고 작동하지 않습니다.