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通过<a href="https://www.kdnuggets.com/2019/11/understanding-boxplots.html" rel="nofollow noreferrer">Understanding Boxplots from the K
我有一个严重偏斜的直方图,想计算一系列Lifetimevalues(曲线下的面积,PDF)的概率。例如,生命周期值
总R /编程新手在这里。我正在尝试从Excel工作表中获取列数据(多列),为这些列中的每一个创建一个密
我对数据拟合了不同的概率分布。为了比较拟合优度(GOF)并确定最佳分布,我使用AIC作为标准。虽然
我目前正在尝试使用软件包“ distr”在R中的两个对数正态树突的混合物之间进行卷积。混合物由下式给
我在给定范围内将2d pdf rho和chi ^ 2的数据另存为python中的网格数据。没有针对它的解析方程(左图),但
很抱歉,如果以前曾问过这个问题,我似乎找不到解决我<em>认为</em>应该是一个简单问题的方法。
你好,我想给我一个特定的数值整数的x值是什么。 到目前为止,我正在使用scipy.integrate并且工作
基于一组实验,生成了指数分布变量的概率密度函数(PDF)。现在的目标是在蒙特卡洛模拟中使用此功
假设我有一个非常大的SQL数据库,并且我想为一个float /数字列中的值创建一个密度图。我可以导入R中的
我有一个包含多个问题的数据框,它们的出现概率以及与它们相关的以百分位数形式表示的成本/损失如
假设我们生成一个如下的随机变量: <code>y = np.random.normal(loc=np.random.randint(2),scale=1.2)</code>
我正在创建尝试从我创建的Pareto分布创建新的密度函数: <pre><code>import numpy as np import matplotlib.pyplot as
我应该定义一个可以将pdf函数作为输入并返回CDF函数的函数(如果输入是向量,则返回经验CDF)。要求
我想生成一个正常的随机信号作为机械手的输入(位移)。我具有以下特征:单位功率密度,单位为m ^ 2
我希望我的标题是可以理解的。 假设我有四个具有不同范围的变量(A:[1,900],B [3,400],C [0,1],D [0
我打算对连续的,非分析性的随机变量进行一些基本的代数运算。我想将它们的概率密度函数定义为数
我想先定义瑞利(Rayleigh),以适应下图中分布的观察结果。当前的尝试是作为Gamma分布,但是如您所见
您好,我创建了以下代码以在Python中使用logaritmhic binning创建PDF。到目前为止,我一直在手动选择垃圾箱
我正在尝试使用 <a href="http://www.cplusplus.com/reference/random/discrete_distribution/" rel="nofollow noreferrer">discrete distr