同步随机变量
是指在统计学中，两个或多个随机变量之间具有一定的关联关系，它们的取值在时间上是同步的。当一个随机变量的取值发生变化时，其他相关的随机变量也会相应地发生变化。
同步随机变量在云计算领域中有广泛的应用。以下是同步随机变量的一些应用场景和优势：
应用场景：
- 数据同步：在分布式系统中，多个节点之间需要同步数据，同步随机变量可以用来描述节点之间的数据变化关系，从而实现数据的同步和一致性。
- 负载均衡：在云计算环境中，负载均衡是一项重要的任务。同步随机变量可以用来描述不同服务器的负载情况，从而实现负载均衡策略的制定和调整。
- 高可用性：同步随机变量可以用来描述系统中各个组件的状态变化，从而实现故障检测和容错机制，提高系统的可用性。
优势：
- 实时性：同步随机变量可以实时地反映系统中各个组件的状态变化，帮助系统及时做出相应的调整和决策。
- 精确性：同步随机变量可以准确地描述不同变量之间的关联关系，帮助系统更好地理解和分析数据。
- 可扩展性：同步随机变量可以应用于各种规模和复杂度的系统，具有很好的可扩展性。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云原生应用引擎 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 人工智能平台 AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 物联网平台 IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
- 移动开发平台 MSDK：https://cloud.tencent.com/product/msdk
- 云存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 区块链服务 BaaS：https://cloud.tencent.com/product/baas
- 腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/virtual-universe
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如果我正确理解，KL-散度是两个分布的相对熵。要计算两个分布的KL散度，需要两个随机变量向量。
我不明白的是，如何计算VAE (潜空间向量和N(0,1) )中的KL散度，正如许多教程中所述。
潜空间向量不是随机变量的向量。它是输入、权值、偏差和激活函数的乘积向量。所有这些都不会使你的向量成为随机变量向量。我的问题是，如何正确地将潜在空间向量创建为随机变量向量，这样最终就可以计算出KL散度。
浏览 0提问于2018-12-10得票数 0
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在所有针对决策人的SWF流程文档中，都提到了决策人应该是确定性的，并且在工作流工作流中不应该使用随机变量。但我想知道我们是否可以在存储活动结果的工作流工作器中使用类级别变量，以便我们可以在后续的活动中使用这些结果。 在回放场景中，SWF重新填充已完成活动的所有承诺。这是否意味着我们只能存储返回的Promise，或者直接存储Promise携带的对象
浏览 13提问于2020-08-27得票数 0
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我当时正在阅读Gennaro & Goldfeder 2018年的“快速无信任设置的快速多方门限ECDSA”论文，我遇到了这个部分(第2.4节，第6页)：
📷
这段节选让我有点困惑。首先，似乎有一个错配(一个错误？)在r和R之间-还是R是从r中取样的集合？第二，最重要的是，这些硬币抛出了什么？论文中没有提到其他地方的投币，在阅读了一些关于投币计划的外部来源后，唯一提到投币的是承诺的示例应用程序，例如异步投币方案。
总之，这些硬币抛出的是什么，什么是R？
浏览 0提问于2021-06-09得票数 1
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正态分布连续变量的概率计算
、、、、
我看到一个公式来计算图像中任何值的概率(x=x1)。对于一个特定的值，任何连续变量的概率不是为零吗？因为概率是区域对吗？在两个值之间计算。那么，对于任何特定的连续值，概率不是为0吗？如果我错了，请有人纠正我！
浏览 0提问于2017-01-20得票数 0
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我试图实现一个半物流分发，并偶然遇到了和。
半逻辑连续随机变量。
广义半logistic连续随机变量。
这个“广义”版本也适用于SciPy的其他一些连续随机变量，比如。
我的问题是：“广义”意味着什么?它与非广义版本有何不同？
浏览 5提问于2017-07-14得票数 1
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好的，所以我有这个程序，它建议通过网络服务器(PHP脚本)进行通信
我有一个方法，我想要获取一个表的随机id。此NSURLconnection的返回数据假定为表中的行数。
我第一次调用它时，它就像随机变量没有被设置，但第二次我运行它时，它确实被设置了。
变量设置：
@implementation ViewController {
NSMutableData *randomData;
int randomid;
}
下面是我的按钮IBaction：
- (IBAction)initVits:(id)sender {
[self randomID];
NSLog(@"Random ID:
浏览 0提问于2012-12-03得票数 0
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我有一个关于R的随机变量生成的问题。
我必须生成随机变量
$X_{ij}$ (i=1,...,25, j=1,...,5 ) knowing that
每个X_ij服从二项分布
$X_{ij} \sim Bin(n_{ij}, p_{ij})
$and我已经知道了
$n_{ij}$ and $p_{ij}$
对于每个索引。如何生成这些随机变量？
我不知道它是否有用，但我已经生成了$p_{ij}$，因为我知道它们也是遵循beta分布的随机变量(因此实际上$X_{ij}$遵循beta二项式)
浏览 0提问于2015-05-02得票数 2
2回答
index = [10 100 1000 10000 100000]
假设我想要生成带有参数10, 100,...,100000的指数随机变量(对应于上面的索引)。当然，我是用for循环和命令(例如
x = exprnd(0.1,100,1)
还可以从均匀随机变量生成指数随机变量。
x = -10*log(u)
在这种方法中，我首先生成均匀的随机变量，然后将向量u插入到前面的方程中。这种方法在计算时间上更快。
我该如何加快这一进程？我能用矢量化的方法来做这件事吗，也就是说，没有for循环？
浏览 4提问于2015-05-24得票数 0
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我试图从服从正态分布的数据点中创建2D、5D和10D的高斯分布的混合物。直到现在，我能够创建数据点，遵循正态分布使用。
import numpy as np
data = np.random.normal(0.1, 0.3, size=(5000))
我的问题是如何从上述数据点创建高斯分布(在2D、5D、10D中)的混合？
浏览 7提问于2022-02-26得票数 0
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为100.000个样本生成两个标准高斯随机变量。通过检查随机变量的均值和方差，确保生成的随机变量是正确的。
我有一个这样的问题。İ测试可以在MATLAB中实现，但我想使用python来实现。但是我不理解这个问题。“100.000个样本”是什么意思？在Python中我应该使用什么命令来实现这一点？
浏览 0提问于2019-12-18得票数 0
在R中，如果只有随机变量的概率密度函数可用，那么模拟任意单变量随机变量的最佳方法是什么？
浏览 3提问于2009-10-20得票数 17
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使用Numpy生成N维矩阵
、、、、
对于一个特定的任务，我必须在N随机变量上创建一个多元离散概率质量函数。我想通过创建一个由随机数填充的数组A来做到这一点，其中每个元素表示随机变量的联合概率。如果有2个随机变量，分别具有i和j可能值，则可以通过创建一个由随机数填充的(i*j) Numpy数组来完成，其中的总和= 1。
然而，当引入带有k可能值的附加随机变量时，就变得更加困难了。在这种情况下，我需要一个i*j*k Numpy数组，再一次填充总和等于1的随机数。
假设我被赋予了一个列表[n1,n2,...,nN]的结构(每个随机变量的可能值的数目)，我如何从这里创建这样一个N多维Numpy数组？
浏览 6提问于2019-11-24得票数 1
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我必须生成一个随机变量，范围从20到30，间隔为0.1，它的pmf由1x101矩阵给出(对于x=20, 20.1, ... 29.9, 30)。
现在我必须用这个给定的pmf生成随机变量，
但我所知道的关于生成R.V的所有东西都与高斯，或均匀分布函数有关。
那么有没有办法用任意的pmf来生成随机变量呢？
浏览 1提问于2015-05-29得票数 0
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我正在读关于卡茨和林德尔的“现代密码学导论”中的一次衬垫。我能理解完美保密的定义。然而，如何证明OTP是完全安全的？我在概率上很生疏，所以请解释一下步骤。
书中的证据是这样的，
$M$是消息集(长度为$\ell$的所有可能的位字符串)，消息空间。$K$ (密钥空间)等于消息空间，密码为$c=k\oplus m$，其中$K$属于$k$ (随机一致选择)，m属于$M$，\begin{align*} Pr&\ &= \Pr \&\quad\text{(随机变量$C$在这里是如何变成$M\oplus K$？)}\ &= \Pr \\quad\text{(条件概率在哪里？
浏览 0提问于2018-05-22得票数 6
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我有100000个用rexp生成的指数随机变量，我被要求使用内置的R函数从它们生成100000个二项式随机变量。
我真的不知道如何从一个随机变量生成另一个随机变量。我在网上搜索了一些资源，但它们大多是关于从指数生成泊松的，这是非常相关的，因为指数分布可以解释为泊松的时间间隔。通过在指数上应用cumsum，并使用cut函数制作包括在一个时间间隔内出现的次数的一些箱，可以很容易地实现泊松。
但我不知道如何从指数中生成二项式。
浏览 20提问于2019-11-12得票数 0
假设我有一些随机随机变量N，和其他一些随机变量X，我想让一个新的复合随机变量Y如下所示。
Y = \sum_{i=1}^{N} X_{i}
其中，X_i是来自与X相同分布的独立和相同分布的随机变量(抱歉，代码块，我的代表太低，无法发布图片)。
所以就密码而言，我会从你的一些事情开始
from sympy import abc, stats, S
N = stats.Geometric(name='N', p=S.One/2)
X = stats.Normal(name='X')
或者我对离散和和随机变量感兴趣的任何分布。我一直在查看文档和示例，但无法找到表示我感
浏览 7提问于2022-09-11得票数 0
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产生超几何分布的随机变量
、、、
如何在C++中为超几何分布生成随机变量？不幸的是，标准库不提供std::hypergeometric_distribution。有一个；但是，它似乎不能用于生成随机变量。
浏览 0提问于2018-11-08得票数 2
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EDITED2 :精确的问题重新制定.编辑:代码中的错误：
我想产生1000个样本的10个独立的随机变量(这里高斯)。
这两个等价的数学观点(10个随机变量之间的独立)。
直接：1000个随机变量样本。
import numpy as np
np.random.seed(123)
x= np.random.normal(0,1 (10, 1000))
带循环的：通过样本生成10个随机变量的向量。
import numpy as np
np.random.seed(123)
for(i in range(0,1000)):
x[:,i]= np.random.normal(0,1,
浏览 3提问于2016-01-08得票数 2
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我需要模拟基于两个随机变量的数据。每个随机变量是一组0、1和2(遗传数据)。下面是10个观察值的变量示例： 随机变量1： v_1 = cbind(rep(rbinom(10,2,0.4)), rep(rbinom(10,2,0.4)), rep(rbinom(10,2,0.4)), rep(rbinom(10,2,0.4)), rep(rbinom(10,2,0.4))) 随机变量2： v_2 = cbind(rep(rbinom(10,2,0.4)), rep(rbinom(10,2,0.4)), rep(rbinom(10,2,0.4)), rep(rbinom(10,2,0.4)),
浏览 20提问于2020-05-01得票数 0
我想通过使用一个随机变量来控制采样器的执行。我有一系列的点击，登录，欢迎，布拉格，注销。我希望对6/10个请求执行注销，并让其他人不登录(也就是说，6个请求将执行包括注销在内的整个过程，其中4个将执行不执行注销).How在JMETER中实现相同的功能
我在线程组.Then的开头添加了一个随机变量rand，并将其设置在1-10之间，就在Logout采样器的上方。我放置了一个IF控制器，检查${rand}>4。无论如何，我总是让所有的序列执行。请指出我做错了什么
浏览 2提问于2017-06-20得票数 2
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我正在尝试通过绘制其概率密度分布来分析的特征(单击链接获取数据集)。我还没有删除无效的0数据，所以曲线图有时会在最左边显示偏差。在大多数情况下，分布看起来是准确的：
我对DiabetesPedigree图的外观有一个问题，它显示的概率超过1.0 (对于x~，介于0.1和0.5之间)。据我所知，综合概率应该等于1.0。
我已经隔离了DiatebesPedigree绘图的代码，但通过更改dataset_index值也可以对其他绘图执行同样的操作：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
浏览 0提问于2017-09-27得票数 3
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我正在使用带有以下代码的R来处理蒙特卡洛： A) mc_matrix = 1
for (i in 1:1000000){
mc_sample = rpert(n=1,min=629,max=1049,mode=739)
mc_matrix = rbind(mc_matrix, mc_sample)
}
mean(mc_matrix) B) mean_of_matrix = rpert(1000000, min=629, max=1049, mode=739) 这两个代码实例应该不是相同的吗？为什么从分布中得到这么多样本，我得不到相同的平均值
浏览 12提问于2021-07-27得票数 0
是否有可能为Keras层中的批处理中的每个元素生成一个单独的随机变量？
我正在实现一个网络，并试图完全保留Lambda层而不是自定义层，但是我不能使用张量作为keras.backend的任意随机变量生成函数的形状输入，而且也没有像random_like(sample_tensor)这样的函数。
当然，我也可以提供随机变量作为输入，但是这似乎是当前体系结构的一个严重缺陷，所以我可能遗漏了什么吗？
浏览 1提问于2018-03-06得票数 0
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据说，两个自变量差的方差是方差(主题置信区间)的总和。两种方法。独立样本)
我试着用两个变量的小数据集进行实验。发现两个自变量的方差和不等于差分方差。实验内容如下：
new york苹果价格3.80美元，3.76美元，3.87美元，3.99美元，4.02美元，4.25美元，4.13美元，3.98美元其差额= 0.027
LA苹果价格-3.02美元，3.22美元，3.24美元，3.02美元，3.06美元，3.15美元，3.81美元，3.44美元，差额= 0.071
的价格差异= 0.78，0.54，0.63，0.97，0.96，1.10，0.32，0.54 -方差= 0.0715
LA苹果价格方
浏览 3提问于2022-05-10得票数 0
我有一个值在-0.15到0.15之间的numpy.array，用plot.hist绘制概率密度图得到了错误的图形，y轴值超过1。我放入的数据如下： -3.159589616094560238e-02
-2.238517986981702901e-02
3.685513259832978727e-02
5.551115123125782702e-17
3.855829197377269590e-02
1.106747485805819609e-01
-1.343976685751569478e-01
4.594910529316376113e-03
4.9084
浏览 26提问于2019-08-30得票数 0
1回答
我有以下四个变量：
Class1
Class2
Class3
Class4
它们中的每个都是一个矩阵。
它们在矩阵X中。
X = [[Class1]' [Class2]' [Class3]' [Class4]']
我对X应用了一个corrcoef函数。
B = corrcoef(X)
要获得结果：
B = 1.0000 -0.2392 0.9533 0.6903
-0.2392 1.0000 -0.1272 0.4267
0.9533 -0.1272 1.0000 0.6971
0.690
浏览 0提问于2012-10-01得票数 1
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泊松分布下的随机数生成
、、、、
我用Python编写了一个代码，对光束结构进行随机抽样，并寻找光子。光子随时间的演化服从泊松分布。我所模拟的梁结构有936个垃圾箱，前900个垃圾箱的电荷为0.62 nC，然后是36个垃圾箱的间隙。每个垃圾箱为2ns，这意味着光束的总旋转周期(完成一圈同步加速器)为1.872微秒(936桶时间为2ns)。我们寻找在每个垃圾箱中获得光子的概率。速率参数(获得光子的概率)由输入计数率(定义为fr)和时间箱大小2ns (定义为dt)的乘积给出。由于fr*dt的乘积非常小(约为0)，大部分垃圾箱将没有光子，泊松分布将在0附近达到峰值。实际上，要得到精确的结果，需要对几千个梁结构进行采样。在MATLAB
浏览 5提问于2020-06-09得票数 1
1回答
因此，我被要求编写一段代码，生成100个介于0和1之间的随机均匀分布数x，并在x=>0的分布函数F(x)=1-e^(-x)中使用这些值。然后画出直方图。
现在我想得出结论，如果它看起来是按指数分布分布的。
1.所以我认为我可以用指数分布图覆盖我的直方图，但我不知道如何做到这一点。有人能帮帮我吗？
我是R的新手，这是我的第一门统计学课程，提前谢谢。
浏览 2提问于2016-09-23得票数 1
1回答
我正在做一个任务，我们研究12个独立的、同分布的随机变量，每个变量都有标准的正态分布。
我知道我们的平均值是0，sd是1。
然后我们的间隔为(-1.644，1.644)。
为了在这段时间内找到单个随机变量的概率，我写道：
(pnorm(1.644, mean = 0, sd = 1, lower.tail=TRUE) - pnorm(-1.644, mean = 0, sd = 1, lower.tail=TRUE))
返回的概率为0.8998238。
我能够找到的概率，至少是在间隔(-1.644，1.644)的以外的12个随机变量中的一个，有以下内容：
PROB_1 = 1-(0.89982
浏览 1提问于2021-03-17得票数 1
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3回答
我使用Perl对一个随机变量(Y)进行建模，该随机变量是大约15-40k个独立的伯努利随机变量(X_i)的总和，每个随机变量都有不同的成功概率(p_i)。正式地说，Y=Sum{X_i} Pr(X_i=1)=p_i和Pr(X_i=0)=1-p_i。
我对快速回答查询很感兴趣，比如Pr(Y<=k) (其中给出了k )。
目前，我使用随机模拟来回答这样的问题。我根据其p_i随机抽取每个X_i，然后将所有X_i值相加得到Y'。我重复这个过程几千次，并返回Pr(Y'<=k)的分数。
显然，这并不完全准确，尽管准确性随着我使用的模拟次数的增加而大大增加。
你能想出一种合理的方法
浏览 1提问于2010-12-10得票数 3
2回答
当我在R中奔跑时
runif(100,max=0.1, min=1e-10)
得到100个均匀分布的随机变量在0.1到0.0001之间。因此，在0.0001和最小值(min=1e-10)之间没有随机值。
如何在整个区间(最小值和最大值之间)生成均匀随机变量？
浏览 3提问于2016-09-27得票数 0
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当我第一次在控制台中输入随机变量时，我得到一个介于1和10之间的数字，这是预期的。然后，每次我重新输入随机变量时，它都会给我相同的数字。为什么会这样呢？
var random = Math.floor(Math.random() * 10) + 1;
浏览 1提问于2020-05-08得票数 1
1回答
给出了阶q和模p的乘法群。给定两个常数a和b，随机抽取Z_q。设随机变量x_a是对(x, x^a \mod p)，随机变量x_b是对(x, x^b \mod p)。x_a和x_b的分布在计算上是否可以区分？
浏览 0提问于2021-07-22得票数 0
感谢您抽出时间阅读我的问题如下。
我需要帮助的问题是，当我使用螺母采样器运行模型时，我的二项分布输出的维度在第二次迭代期间会自动变化。正因为如此，我剩下的代码(这里没有给出)抛出了一个维度不匹配错误。如果我只通过调用这个函数来运行这个模型函数(而不使用采样器)，那么即使我不断地重复调用这个函数，它也会工作得很好。但当我用采样器的时候它就失败了。
我使用下面提到的更小、更简单的代码复制了这个问题(这段代码并不代表我的实际代码，而是复制了问题)。
我进口的包裹：
import pyro
import pyro.distributions as dist
import torch
imp
浏览 3提问于2020-11-04得票数 1
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1回答
这与预期的一样工作，并返回其中一个组的1。
from sklearn import metrics
labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
labels_pred = [6, 6, 6, 1, 2, 2]
metrics.homogeneity_completeness_v_measure(labels_true, labels_pred)
(1.0，0.6853314789615865，0.8132898335036762)
但是，对于所有3个组，这将返回0.75，而我希望其中一个组为"1.0“，如上面提到的示例。
y = [0, 0, 0, 0
浏览 2提问于2020-01-21得票数 0
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1回答
我目前正在一个与模拟相关的领域工作，并试图设计一个可以在矩阵中包含随机变量的数据结构。为了激励这一点，让我说一说，我有以下矩阵：
[a b; c d]
我希望找到一个允许a, b, c, d成为实数或随机变量的数据结构。举个例子，假设a = 1，b = -1，c = 2，但d是一个正态分布的随机变量，均值为0，标准差为1。
我心目中的数据结构将不会给d带来任何价值。但是，我也希望能够设计一个函数，它可以接受这个结构，模拟一个uniform(0,1)，使用逆d获得一个值，然后给出一个实际的矩阵。
我有几个想法来做这个(都与MATLAB的icdf函数相关)，但是我想知道更有经验的程序员将如何做到这
浏览 2提问于2011-01-08得票数 3
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3回答
如果Random.rand生成一个在0到1之间均匀分布的数字，那么通过添加“Random.rand”调用并除以调用数，您得到了什么样的分布？
换句话说，从下面的内容中可以得到什么样的发行版？
(Random.rand + Random.rand)/2
(Random.rand + Random.rand + Random.rand)/3
浏览 5提问于2014-04-02得票数 2
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我想要生成正常的随机变量，这是高于零，与西皮或Numpy。我该如何有效地做这件事？
目前，我已经用scipy.stats.norm.rvs()来生成正常的随机变量。然后，使用numpy.where()定位小于零的随机变量。最后，使用一个时间循环来再生正常的随机变量，每次一个元素，直到得到一个大于零的值。下面显示了一个示例代码。但是，这种方法非常慢，特别是对于大型多维数组来说，这个过程必须迭代。
是否已经有我可以使用的函数？或者，怎样才能更有效地解决我所需要的？
测试代码：
import numpy as np
from scipy.stats import norm
numbers = no
浏览 2提问于2021-03-11得票数 0
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“标准”一书(Dwork & Roth，2014年)对隐私损失的定义如下(第18页)
数量
\mathcal{L}^{(\xi)}_{\mathcal{M}(x) || \mathcal{M}(y)} = \ln \left( \frac{\Pr[\mathcal{M}(x) = \xi]}{\Pr[\mathcal{M}(y) = \xi]} \right)
对我们来说很重要；我们将其称为由于观察\xi而引起的隐私损失。...和往常一样，概率空间在机构\mathcal{M}的硬币上。
所以它没有说它是一个随机变量。
在我看来，它只是一个实值函数\mathcal{L}: (\ma
浏览 0提问于2021-09-10得票数 0
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计算多项式分布的卷积
、、、
我正在做一个模拟，我需要计算的。
有没有这样做的库？最好是，当随机变量的数量很小时，我希望能够准确地计算，当随机变量的数量变大时，我希望能够计算出近似值。
模拟代码是用Java编写的，但我对其他语言持开放态度。
浏览 1提问于2012-05-23得票数 0
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有人能解释一下为什么教授可以从第一行去掉无风险利率(rf)，直接转到第二行吗？两个协方差仍然是一样的吗？
为什么((return of asset i - return of risk free rate - beta asset i (return of market - return of risk free rate)) , market return)的协方差等于((return i - beta asset i (market return -risk free return)), market return)的协方差
浏览 0提问于2018-06-02得票数 0
我试着在Genz和Bretz之后为多元t分布的cdf算法编写程序，R中的参考包是was范数。
当我测试我的功能时，我发现我的数字不匹配。在下面的示例中，从mvtnorm帮助调整后，多元t随机变量有独立的分量。所以积分应该是3个独立概率的乘积。
> lower <- -1
> upper <- 3
> df <- 4
> corr <- diag(3)
> delta <- rep(0, 3)
> pmvt(lower=lower, upper=upper, delta=delta, df=df, corr=corr)
[1] 0
浏览 0提问于2011-01-01得票数 6
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信息论中的香农熵衡量了离散随机变量经验分布中的不确定性或无序性，而微分熵衡量的是连续随机变量的经验分布。然而，微分熵的经典定义是错误的，并用离散点的极限密度(LDDP)进行了修正。scipy或其他计算LDDP吗？如何在python中估计LDDP？
浏览 70提问于2020-08-05得票数 1
我有两个随机变量:X和Y。X变量(在0和10之间变化)是连续的，Y是离散的(在0和100之间变化)。我想知道我是否可以用t-检验来检验这两个随机变量的均值是否相等？另外，在统计或数学python包中有现成的解决方案吗？
浏览 15提问于2021-05-02得票数 0
在这个纸中，秘密共享是将信息(秘密)分发到一组参与者上，这样只有当某些授权的参与者组合加入他们的信息时，才能重建秘密。授权组合的集合称为访问结构。
在形式上，秘密被建模为随机变量S，秘密共享方案将随机变量X_i分配给每个参与者i，如果\{ i_ 1, . . . , i_ k \} 是一个授权的参与者集合，那么S就是X_ {i_1}, . . . , X_{ i_ k}的一个函数，即H ( S |X_ {i_1}, . . . , X_{ i_ k} ) = 0；
在这里，我怀疑X_ {i_1}, . . . , X_{ i_ k}是否是独立的随机变量
浏览 0提问于2019-12-26得票数 1
1回答
我有一个包含y和x列的数据集。
我执行了不同的算法来预测基于y的x。
对于每种算法，我都有一个预测值的向量：p1，p2。
我使用了包auc的函数pROC。
auc (response = test$x, predictor = p1)
auc (response = test$x, predictor = p2)
我有完全相同的AUC值为6小数点。有可能吗?还是我的实现出了问题？
更新：、p1和p2是不同的。
> pROC::auc (response = test$correct_value, predictor = p1)
Area under the curve: 0.8231
&
浏览 0提问于2018-02-22得票数 1
#我需要为通过案例生成随机测试字符串，对于失败案例，我需要通过excel文件提供手动vale
#我尝试过：
#为新账单周期提供输入
[Arguments] ${CYCLE_NAME}
${ret}= Generate Random String 12
input text ${XPATH_TO_CYCLE_NAME_TEXTBOX} ${CYCLE_NAME}
#当我在我的excel文件上给${ret}时，它显示变量没有找到错误。
浏览 2提问于2021-03-23得票数 3
所以我读了这篇拉福斯特的论文，“数学模型和蒙特卡罗算法”，他在文章中写道。
我们有一个函数或积分，我们想要估计，
$I = \int f(x) dx$
然后我们有了一个主要的估计量，
$\hat{I_p} = f(\xi)$
其中，$\xi$是在integrand $I$的间隔中生成的随机数。
二级估计量被定义为，
$\hat{I_{sec}} =\I_{1}{N} \sum f(\xi_i)$
然后有一个解释来说明第二估计量的期望值如何等于函数/被积，即，
$E(\hat{I_{sec}}) = I$
一切都很公平。当他试图找到这个二次估计量的方差时，问题就出现了，如下所示。我在这里发布了这
浏览 0提问于2018-06-10得票数 4
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1回答
Python中的二元标准正态变量
、、、、
我有一个关于二元标准正态随机变量的问题。
假设
M(x,y,rho)=P
(X小于x，Y小于y)其中X和Y是具有相关rho的二元标准正态随机变量。
如何在Python中解出M。假设我想要解决M(1,3,0.9)。我如何在Python中解决这个问题？
我已经搜索了numpy.random.multivariate_normal，但我仍然很困惑。
浏览 0提问于2015-12-29得票数 0
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