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我试图找到一个切换点,并为后代获得一些极高的价值。具体来说,lambda_1和tau似乎没有多大意义。数据
我想计算两个连续概率分布之间的总变化距离(TVD)。我想指出的是,尽管存在两个相关的问题(请参
这里是快速的背景信息。我正在尝试使用蒙特卡洛方法为两个对数正态随机变量的线性组合获取组合CDF
我们有一些以三角分布(假设)分布的数据,可以这样说: <pre><code>data = [14.5 13 11 11.5 13.75 11.5 7.5 11.2
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
我有一个函数,可以根据对应于平均值的矩阵和对应于方差值的另一个矩阵,为我提供每种类别的概率
Q在生产线中,发现有缺陷的项目的概率为0.3。在检查的第五个项目中出现第一个缺陷项目的概率是多少。<
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
我有一个以某种形式定义的自定义(离散)概率分布:给定离散集合X中x'的f(x)/(sum(f(x')))。
遇到了三个类似的命名python软件包,用于参数关联估计: <ul> <li> <code>copula</code>程序包</li> <li> <code>co
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
因此,我试图创建非常大的一组数据(水的Q6)的概率分布函数,但是我没有成功。我已经获得了概率密
我可以解决相关事件和独立事件发生的基本问题。问题的以下部分是我的算法的摘录,我正在为基于自
<strong>问题:</strong> 我对如何加速概率算法有些困惑。我正在尝试编写一种算法,该算法基于具有适应
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
我是新来的,所以我希望这篇文章清晰易读/正确设置。我在尝试在python中使用<strong> curve_fit </strong>将直
我想根据特定的概率分布对两个变量进行抽样。 我想到制作一个表示概率分布的矩阵,但是我的代码导
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
在斯坦福大学CS231n的这份<a href="https://www.youtube.com/watch?v=6niqTuYFZLQ&amp;list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq&amp;ind
我想使用<code>numpy.random.normal()</code>生成一个正态(概率)分布,其中<strong>一行(所有列中)的概率总