distribution

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    我刚刚遇到了使用integral2或integral3在MATLAB中计算CDF的问题。假设我有两个独立的正态随机变量X和Y,平均值向量是mu = [5;50],协方差矩阵是c = [3^2,0; 0,3^2]。 因为它们是独立的,联合PDF是两个PDF的乘法,我用下面的代码来计算的概率在整个域, integral2(@(x,y) normpdf(x,5,3).*normpdf(y,50,3),-

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    我试图通过使用在原产地中心下面的命令来产生内球随机点通过使用下面的代码 no_of_spots = 3000 radius=20 rvals = (2)*rand(no_of_spots,1)-(1); elevation = asin(rvals); azimuth = 2*pi*rand(no_of_spots,1); radii = rand(no_of_spots,1)*radi

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    我有一个问题,我的ggplot()的图例没有出现。这里是我的代码: plot_bt <- ggplot(NULL, aes(x, v1)) + geom_line(data = nig_bt_1, colour = "black") + geom_line(data = nig_bt_2, colour = "blue") + geom_line(data = nig

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    我想在Matlab中生成一个列向量(nx1),其值为双峰分布。我希望列向量中的所有值总计为一个指定的值,并且能够指定分布中的最小值和最大值。 谢谢!

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    我有一个300行,2列 - 分数和标签的小桌子。标签是0或1,分数介于0和100之间。我希望看到分布的差异。我想知道标签0是否更有可能获得低分。哪个图表能够在这里做到最好的工作? 理想情况下,我希望看到不同颜色的每个标签的点,并希望看到一侧的蓝点和另一侧的红点(如果数据很棒) 谢谢! 编辑:这是我希望得到 example

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    我正在处理一项任务,这项任务需要我计算以平均15分钟间隔出现并且遵循指数分布的到达。我没有与Python合作过一次,也不知道我是否正确地做了这件事。这是我的代码: [random.expovariate(.15) for i in range(50)] 任何见解将不胜感激!

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    如何计算位数在R和创建直方图与正态分布亩= 16和sigma = 4

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    我试图做一些事情在Stata或R. 我有一个工资分配(百分10,25,50,75,90)的百分位数,我想估计对数正态分布分配以适应它们。在Stata中有一个命令lognfit,它适合单位记录数据的对数正态分布,但不适用于百分点。 是否值得使用Stata的gmm命令,使用我的5个数据点来估计对数正态分布的两个参数,作为过度识别的系统?

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    我想要拟合一条经过共享图上的取样分布均值的线。此代码创建一个类似的数据集到我正在使用的那个。它创建一个抽样分布并在同一图表上绘制分布图。然后,我画出一条经历分布均值的线。不过,我想要一个适合所有分配手段的线。我正在考虑类似this graphic found here。 means<-c(NULL) sample<-rnorm(1000,-0.2,0.1) A<-hist(sample,pl

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    我有一个数据集,其中天数的持续时间在值列中变化。 开始结束VALUE天 24-03-2011 24-05-2011 398 60 25-05-2011 21-07-2011 275 56 22-07-2011 13-09-2011 389 52 14-09-2011 18-11-2011 482 64 19-11-2011 13-01-2012 514 54 14-01-2012 19-02-20