distribution

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我正在尝试估计Rstan中的贝叶斯分层模型，并且希望在我的模型中包含多元偏斜正态分布。这不是Stan中已经定义的分布，但文档似乎表明可以使用Cholesky因子来实现它。例如，斯坦2.15.0文档在页333-334上说： “多元正态分布的标准正态变量重新参数化可以扩展到其他多元分布，多变量正态分布，如多元学生t和偏态多变量正态分布。“ 有没有人有任何想法如何实际做到这一点？我考虑在Stan实施自己

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为什么我的R直方图中的第一个条如此之大？

我与R.玩弄我试着想象的1000个骰子分配与下列R-脚本抛出： cases <- 1000 min <- 1 max <- 6 x <- as.integer(runif(cases,min,max+1)) mx <- mean(x) sd <- sd(x) hist( x, xlim=c(min - abs(mx/2),max + abs(mx/2)),

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这个指数分布采样器是密码保密的吗？

我想创建一个使用JavaScript的指数随机数生成器，它使用以前的StackOverflow答案中的方法。： function randomNumGen() { var u = Math.random(); var mu = 0.3; return -Math.log(1.0 - u)/mu; } 不过，我后来发现，使用Math.random()是不是

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如何管理R中`rcauchy（）`的直方图？

rcauchy()是一个相当差的行为分布，其直方图可视化困难。我想知道如何改进下面的rcauchy()的直方图演示文稿？更具体一点，有没有一种方法可以显示直方图中整个分布的80％或90％？ x = rcauchy(5e4) hist(x)

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如何在Python中快速计算数据帧列中每个值的概率

我想根据自己的分布计算列数据框中所有数据的概率。例如，我的数据是这样的： data 0 1 1 1 2 2 3 3 4 2 5 2 6 7 7 8 8 3 9 4 10 1 和输出我希望是这样的： data pro 0 1 0.155015 1 1 0.155015 2 2 0.181213 3 3 0.157379 4 2 0

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绘制R中两个类的分布密度

我有两个类（死和活）的数据库，我想绘制每个类的特定功能的分布图。这样的：你能帮忙吗？再生的数据集： dput（数据[1：100，]） structure(list(`dead` = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,

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用可能有两个或多个输出的“函数”进行机器学习

假设我想用神经网络对sqrt函数建模。但是对于每个输入x，有两个答案sqrt(x) = y和sqrt(x) = -y。（但事实上，我不知道我有sqrt函数 - 我只是有很多数据 - 所以我不知道先验，如果有0,1,2或更多的答案y为每个输入x 。）我怎样才能得到y的正确分布？

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如何表征值的分布？

我尝试用一个例子来解释它。在一所学校有n班。在每个类别中有k个学生，k从1到700，n和k都是已知的。我需要一种方法来描述每个班级学生姓名的分布情况。例如，A班有10名学生，其中3名被命名为“约翰”，3名“马克”和3名“安妮”。另一班有100名学生，每个人都被命名为“安东”。我需要一个能够指示每个班级名称分布的测量。例如（这不重要），如果一个班级中的每个人都有相同的名字，那么它可能是1;

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如何从在Matlab

柯西分布得出随机数我知道随机数可以从Normal Distribution如下 normrnd(mu, sd) 绘制，其中mu=mean和sd=standard deviation 但我们如何借鉴随机数Cauchy Distribution，给定location parameter和scale parameter，因为在matlab中没有可用的内置函数。有关Cauchy分布的更多信息，请参见

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当数值具有不同的抽样概率时，计算中位数的最快方法是什么？

考虑这个玩具的例子：一位老师想要计算他班上学生的中位身高。但并不是所有的学生每天都会上课，所以在任何一天，计算出的中间身高可能不同。下表列出了他们在课堂上的可能性及其高度。有了这些信息，他可以估计预期的中位数。 >set.seed(123) >data1 <- data.frame(Student=c(LETTERS[1:10]), Height.cm=sort(rnorm(n=10, mea