normal-distribution 相关问题

正态分布是许多参数统计检验的假设,并且通常与高斯分布相关联,通常具有均值= 0且标准偏差= 1。 “钟形曲线”是这种分布的直观,直观的模型。高斯分布与函数相关:f(x)= [1 /(σ√2π)] e ^( - [(x-μ)^ 2] /(2σ^ 2))

使用 scipy 在 Python 中实现多元正态 CDF

为了计算多元正态分布的 CDF,我遵循了这个示例(对于单变量情况),但无法解释 scipy 生成的输出: 从 scipy.stats 导入规范 导入数量...

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如何生成大致遵循正态分布并且加起来达到特定总数的随机数?

我正在尝试生成一组随机数字,这些数字加起来达到特定的总数,以及这些数字可以达到的特定最大值。 然而,我遇到的每种方法似乎都有一些缺点......

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在C++中生成正态分布随机数

我想用C++生成一个由n个正态分布随机变量组成的向量。在Matlab中你可以使用命令randn(n)来做到这一点,但我还没有找到任何类似的方法。

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条件多元高斯与 scipy

对于多元高斯,计算给定点的 CDF 或 PDF 是直接的。 rv = scipy.stats.multivariate_normal(mean, cov) 然后 rv.pdf(point) 或 rv.cdf(upper) 但我有价值...

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如何根据高斯分布制作环

我在https://arxiv.org/pdf/1606.05908.pdf上看到了用高斯制作环的公式 但它不起作用,我找到了另一个公式,可以从 正态分布 这是...

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14 阶的前导次要不是正数(rmvnorm)

我有一个对称的 30 x 30 协方差矩阵(同时通过 isSymmetric 函数以及 Matrixcalc 库中的 is.symmetric.matrix 传递)。但是,我无法使用 rmvno 从中采样...

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如何检查两个平均值是否显着不同?

我有两个分布,大小分别为 ~120 和 ~86.000 个元素。我想检查两个分布的平均值是否显着不同。 我发现,我可以使用韦尔奇……

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如何在 pytorch 中创建正态分布?

我想创建一个具有给定均值和标准差的随机正态分布。

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计算分布的尾部

我的数据近似服从正态分布,但右尾较重,如下图所示。我已经使用高斯核密度用 seaborn distplot 绘制了图

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没有无理运算的正态分布随机函数

我正在开发一款游戏,我想要确定性的演示播放,该播放可以在以不同方式处理浮点数的架构之间移植。我正在使用 Racket 语言,这方便...

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无法确定我的数据是否呈正态分布或未在 R 中使用 QQ-plot

我无法从所附数据中解释我的QQ图。 Shapiro-Wilk 检验 p 值 = 0.14,我知道这意味着分布不会明显偏离正态分布。任何人都可以...

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sympy符号简化Norm CDF PDF?

寻找一种方法来简化以下内容。计算一些涉及正常 cdf 的导数。 当试图简化时,我希望它们以范数 pdf [0,1] 和范数 cdf [0,1] 表示。我如何获得

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如何在boost c++中从偏斜高斯分布中随机采样?

我正在尝试使用 Mersenne Twister 伪随机生成器对偏高斯分布进行采样。我使用 boost,因为偏高斯分布没有在 C++ 标准中实现。

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`scipy.stats.shapiro`显示令人费解的结果

我的系统是python3.6,numpy 1.16.2,scipy 1.2.1,matplotlib 3.0.3 导入numpy 导入 matplotlib 导入 scipy.stats a=numpy.arange(2,44,1) 打印(scipy.stats.shapiro(a)) matplotlib.pyplot.his...

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在 SciPy 中计算框区域上的多元正态积分

我正在尝试评估多元正态分布以获得 1 < z1 < 2.178 and 2.178 < z2 < inf. The mean of the distribution is zero, all variances are 1, ...

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在matlab中根据正态分布生成随机数

我正在尝试根据我拥有的正态分布特征(均值和标准差)生成一个随机数。我没有统计和机器学习工具箱。 我知道一个...

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output[0] = y0 ValueError:使用序列设置数组元素

我已经为此苦苦挣扎了几天。我正在尝试估计分段高斯函数的密度。谁能告诉我为什么我现在收到错误 类型错误:输出[0] = y0

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当我使用 group_by 函数运行 shapiro.test 代码时,出现未起诉的错误

这是简化形式的数据框和代码 类型 <- c("Bark", "Redwood", "Oak") size <- c(10,15,13) width <- c(3,4,5) Ratio <- size/width df <- data.frame(Type, size, width, ...

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拟合对数正态分布或泊松分布

我有一个1096个数字的向量,是测量站3年内测量的NOx日平均浓度。 您可以观察图像中的分布类型: 我使用这些命令...

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