probability-density

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我试图找出一个随机变量事件超过特定值的概率，即pr（x> a），其中a是某个常数，通常远高于x的平均值，并且x不是任何标准的高斯分布。所以我想要拟合一些其他的概率密度函数，并把x的PDF从a到inf的积分。由于这是尖峰建模的问题，我认为这是一个极值分析问题，并且发现威布尔分布可能是合适的。关于极值分布，威布尔分布有一个非常“不易实现”的积分，因此我想我可以从Scipy得到pdf，并做一个黎曼和。

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为什么此Kernel Density Estimation的值超过1.0？

我试图通过绘制它们的概率密度分布来分析Pima Indians Diabetes Data Set（按照链接获取数据集）的功能。我还没有删除无效的0数据，因此这些图有时会在最左边显示出偏差。在大多数情况下，分布看准确：我与情节为DiabetesPedigree，其示出了（在0.1和0.5之间对于x〜）超过1.0的概率的外观的问题。据我了解，综合概率应该等于1.0。我已经分离出了代号为Diate

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傅立叶变换正常密度函数

我使用下面的MATLAB代码执行正常的密度函数的傅立叶变换： N=100; j=0:(N-1); a=-5; b=5; dx = (b-a)/N; x = a+j*dx; dt = 2*pi/(N*dx); f1 = -N/2*dt; f2 = N/2*dt; t= f1+ j*dt; GX = normpdf(x,0,1); fft_GX = real(fft(GX))';

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gnuplot中的直方图上的平滑线

我想在直方图上做出平滑的线条。到目前为止，我已经尝试了所有顺利的功能，但我无法获得结果。对于我使用直方图： plot "file.scatter" u (hist($2,width)):(1.0) smooth freq w boxes notitle ，其结果是：但是当我问gnuplot的画在这些出流畅的线条： plot "file.scatter" u (hist($2,width))

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使用for循环保存数据矩阵？

我试图找到风数据的概率密度函数。以下是我如何从平均风速计算比例参数。 k<-2 for(i in 1:length(Windmean)){ Scale[i]=as.numeric(Windmean[i]/(exp(gammaln(1+(1/k))))) } > Scale [1] 3.913934 3.996000 4.012884 3.925220 3.85670

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如何计算在R中给定数据集的概率？

我有一个矢量的值分布是未知的，我想创建另一个矢量与我有的值的概率。例如。我 v <- c(e1, e2, ... , ei) ，我想创建 p <- c(P(e1), P(e2), ... , P(ei)) 我怎样才能做到这一点R中？

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如何实现高斯分布

我需要实现Python中的类，它表示一元（现在）正态分布的概率密度函数。我已经记如下 class Norm(): def __init__(self, mu=0, sigma_sq=1): self.mu = mu self.sigma_sq = sigma_sq # some initialization if necessary def

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返回不同结果的二元正态分布的密度（pdf）的两个计算公式

用代码我正在计算二元正态分布的密度。这里我使用了两个应该返回相同结果的公式。第一个公式使用mvtnorm包的dmvnorm，第二个公式使用维基百科的公式（https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_normal_distribution）。当两个分布的标准差等于1（协方差矩阵在主对角线上只有一个）时，结果是相同的。但是，如果将协方差矩阵中的两个条目更改

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局部加权为二进制值的随机可变

我有一个随机变量，如下所示平滑： F（X）= 1的概率为G（X） F（X）= 0的概率为1-G （x）的其中0<克（x）的< 1. 假设G（X）= X。比方说，我观察这个变量不知道函数g并获得了100个样本如下：现在 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import binned_statis

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绘制数据样本PDF的正确方法？

大家好。所以我知道这一定是非常基本的，但是什么是适当的，准确的方式来绘制一些示例数据的pdf，你知道来自一些流行。分发，就像你使用rnorm()或rexp()生成它一样？我之所以这样问是因为我知道有很多人使用density()，然后输入到这plot()，但density()功能似乎太武断是准确的;例如，当它接近来自指数分布（不具有负值）的数据的负值时，它是不准确的。值。那么有人可以推荐我一个更