在R中生成概率分布函数(PDF)的问题
在R中生成概率分布函数(PDF)的问题，可以使用R语言的内置函数来实现。R语言提供了丰富的统计分布函数，可以生成各种常见的概率分布函数，如正态分布、均匀分布、指数分布、泊松分布等。
以下是一些常见的概率分布函数及其生成方法：
- 正态分布：
# 生成正态分布的概率密度函数
x <- seq(-5, 5, length=100)
mu <- 0
sigma <- 1
pdf <- dnorm(x, mean=mu, sd=sigma)
plot(x, pdf, type="l", main="正态分布的概率密度函数")- 均匀分布：
# 生成均匀分布的概率密度函数
x <- seq(0, 1, length=100)
min <- 0
max <- 1
pdf <- dunif(x, min=min, max=max)
plot(x, pdf, type="l", main="均匀分布的概率密度函数")- 指数分布：
# 生成指数分布的概率密度函数
x <- seq(0, 5, length=100)
rate <- 1
pdf <- dexp(x, rate=rate)
plot(x, pdf, type="l", main="指数分布的概率密度函数")- 泊松分布：
# 生成泊松分布的概率密度函数
x <- 0:20
lambda <- 5
pdf <- dpois(x, lambda=lambda)
plot(x, pdf, type="l", main="泊松分布的概率密度函数")以上是一些常见的概率分布函数的生成方法，R语言还提供了更多的概率分布函数，可以通过查阅R语言的相关文档来获取更多信息。
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所以我想通过射线追踪来生成图像。我已经这样做了，但主要的射线函数是递归的。我知道可以使用堆栈从递归函数中生成非递归函数，但是在HLSL中可以这样做吗？我在这里使用的大部分函数是：
color ray_color(
const ray& r,
const color& background,
const hittable& world,
const shared_ptr<hittable>& lights,
int depth) {
hit_record rec;
// If we've ex
浏览 0提问于2021-04-27得票数 0
1回答
这可能是R中关于“dnorm”函数的一些基本/基本问题，假设我通过z变换创造了一些z分数，并试图从“dnorm”中求出之和。
data=c(232323,4444,22,2220929,22323,13)
z=(data-mean(data))/sd(data)
result=dnorm(z,0,1)
sum(result)
[1] 1.879131
如上所述，“dnorm”的和既不是1也不是0。
那么，假设我使用的是零均值和一个标准差，即使在z变换中。
data=c(232323,4444,22,2220929,22323,13)
z=(data-0)/1
result=dn
浏览 0提问于2018-09-30得票数 3
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我想为scipy.stats.powerlaw例程提供一个负指数，例如a=-1.5，以便随机抽取样本：
"""
powerlaw.pdf(x, a) = a * x**(a-1)
"""
from scipy.stats import powerlaw
R = powerlaw.rvs(a, size=100)
为什么需要a>0，我如何提供负的a以生成随机样本，以及我如何提供归一化系数/变换，即
PDF(x,C,a) = C * x**a
文档在这里
谢谢!
编辑:我应该补充说，我正在尝试复制IDL的RANDOMP函数：
浏览 1提问于2013-07-26得票数 7
我正在从事一个个人项目，并想了解什么输出的西佩的pdf()功能。我知道PDF是在一条分布曲线下的一条单线，所以在这个函数下找到一个点是零。但是当我和枕木一起工作的时候，我得到了一个我不太理解的数字。
from scipy.stats import norm
norm.pdf(0)
#0.3989422804014327
norm.pdf(0, loc=5, scale=10)
#0.03520653267642995
r = np.random.randn(10)
norm.pdf(r)
#array([0.39739838, 0.31770265, 0.06576943, 0.252
浏览 0提问于2022-12-13得票数 0
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我看过类似的问题，但我无法根据他们的回答来解决我的问题。我有一个身体质量指数的直方图。我已经找到了数据的均值和标度，我正在尝试用相同的数据的均值和标度覆盖一个正常的pdf，以将其与直方图进行比较。
这是我到目前为止所拥有的。
我使用hist(BMI)来绘制直方图。我发现平均值(BMI)为26.65，sd(BMI)为3.47。
我正在尝试使用曲线函数在直方图上绘制具有相同参数的正常曲线。
曲线(dnorm(x，均值= 26.65，sd = 3.47)，add = T，col = "red")
如您所见，在直方图的最底部几乎看不到红色曲线。为什么会发生这个错误？
谢谢。
浏览 3提问于2016-02-14得票数 0
2回答
我正在建立我的预科，因为还有更多的问题。
我在Matlab中为我的数据向量拟合了正态分布：PD = fitdist(data,'normal')。现在我有了一个新的数据点(例如x= 0.5)，我想计算它的概率。
使用cdf(PD,x)将无法工作，因为它给出了点较小或等于x(但不完全是x)的概率。使用pdf(PD,x)只给出密度，但不给出概率，因此它可以大于1。
我如何计算概率？
浏览 1提问于2016-04-07得票数 2
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1回答
绘制归一化均匀混合图
、、、、
我需要重现下面的归一化密度p(x)，但是给出的代码不会生成归一化的PDF。
clc, clear
% Create three distribution objects with different parameters
pd1 = makedist('Uniform','lower',2,'upper',6);
pd2 = makedist('Uniform','lower',2,'upper',4);
pd3 = makedist('Uniform','lowe
浏览 59提问于2019-06-25得票数 4
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1回答
如何基于矩绘制分布
、、、
我想知道，在Matlab中，如何用以下信息绘制一个连续的pdf？
mean=-0.3731
standard deviation= 5.6190
skewness=-3.0003
kurtosis=13.1722
或者，我如何绘制一个不正常的连续pdf？(喜欢偏斜，有峰度等)
谢谢!
浏览 2提问于2014-10-07得票数 0
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在DY矩形区域，我有一个二元概率密度函数：
我使用的是R，我如何在矩形内产生随机(x，y)点，遵循这个pdf分布？
我读过很多关于“逆变换抽样”的答案，但我没有单变量pdf。我见过，但是看起来很乏味，很难实现。
提前谢谢你！
浏览 2提问于2014-02-17得票数 3
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2回答
使用什么概率函数
、、、、
我想以概率的方式从向量中的"e“edges_in_sorted_order中选择"n”条边。但我想在选择时使用概率。而且我也不想在一开始就选择大的边缘。
所以这就像在开始时给较小的边更多的权重，当我取边缘的时候，我也会给更大的剩余边更多的权重。
我应该选择n和e的什么概率函数？
while( edgesTaken < n ) {
for each edge i and edgesTaken < n
probability = pdf( edgesTaken, i)
if ( prob > THRESHOLD )
浏览 2提问于2013-07-10得票数 2
1回答
观测数据c++中概率分布的拟合
、、、、
实际上，我有一个实数向量(例如1*300)。我正在寻找一个代码片段，在c++中拟合概率分布函数到这个向量。
之后，我想用这个pdf来计算这个向量的任何条目的概率。可以为这个向量创建一个直方图(这看起来是一个更容易的解决方案)，但我需要对我不喜欢的东西进行量化。
更重要的是，我还有一个同样大小的实数向量。我想拟合这两个向量的二维联合概率。这一结果将同样用于计算两个向量的任何联合入口的概率。
谢谢您的答复。
浏览 4提问于2014-04-13得票数 1
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1回答
如何计算联合分布的熵？
、、、
有两个随机变量X和Y及其联合概率Posterior_P(离散，2D-数组)，利用得到后验概率熵，由于默认轴= 0，它返回维数为len(X)的数组。我对熵完全陌生，所以如果我混淆了某些定义，请纠正我。我创建了一个非常简单的例子来证明：
x = np.arange(-2,2,0.01)
y = np.arange(-2,2,0.01)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
# support area
sup = np.dstack((X,Y))
distribution = multivariate_normal(mean=[0,0],cov=[[1,0],[0,1]])
# T
浏览 1提问于2018-06-25得票数 1
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1回答
从pdf中生成概率？
、、、
我有一些数据是正态分布的，我已经安装了一个pdf。但是，我希望从数据集中获得给定值的可能性。据我所知，这是pdf下的垃圾箱区域，x的值就在这里。是否有一个numpy或scipy.stats函数来生成这个？我已经看过了，但要么我看不见，要么我的缺乏理解阻碍了我。到目前为止，我已经：
import h5py
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.mlab as mlab
import scipy.stats as stats
import numpy
import math
a = &
浏览 5提问于2014-03-11得票数 4
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在中，有一个生成帕累托分布的代码。
下面是代码片段：
import matplotlib.pyplot as plt
a, m = 3., 2. # shape and mode
s = (np.random.pareto(a, 1000) + 1) * m
count, bins, _ = plt.hist(s, 100, normed=True)
fit = a*m**a / bins**(a+1)
plt.plot(bins, max(count)*fit/max(fit), linewidth=2, color='r')
plt.show()
我在网上彻底搜索了这个公
浏览 2提问于2020-03-09得票数 1
给定高斯(正态)随机变量的均值和方差，我想计算其概率密度函数(PDF)。
我引用了这篇文章：，
还有scipy文档：
但是当我绘制一条曲线的PDF时，概率超过1！请参考以下最小工作示例：
import numpy as np
import scipy.stats as stats
x = np.linspace(0.3, 1.75, 1000)
plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, 1.075, 0.2))
plt.show()
这是我得到的：
怎么可能有200%的概率得到平均值，1.075呢？我是不是误解了什么？有什么方法可以纠正这个问题吗？
浏览 2提问于2016-07-01得票数 13
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1回答
我正在尝试计算Python36中一个简单的标准普通PDF的确切中位数。代码如下所示：
from scipy.stats import norm
from pynverse import inversefunc
mean = 'some_number'
standard_deviation = 1
inverse_normal_pdf = inversefunc(lambda x: norm.pdf(x, mean, standard_deviation))
median = inverse_normal_pdf(norm.pdf(float('-inf'),
浏览 21提问于2018-03-01得票数 0
2回答
我想知道是否有人能解释一下scipy.stats中的以下功能：
rv_continuous.expect
rv_continuous.pdf
我已经看过文件了，但我仍然很困惑。
这是我的任务，理论上很简单，但我仍然对这些函数的作用感到困惑。
所以，我有一个区域的列表，16383的值。我希望找到可变区域在较小的值(称为"inf“)和较大的值"sup”之间取任意值的概率。
所以我想的是：
scipy.stats.rv_continuous.pdf(a) #a being the list of areas
scipy.stats.rv_continuous.expect(pdf,
浏览 7提问于2013-07-29得票数 1
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我正在从TensorFlow文档提供的一个例子中学习
通过最大限度地提高边际对数似然上的证据下限(ELBO)来训练。
在实践中，优化这个期望值的单样本Monte估计:logp(x连z)+ logp(z) -logq(z\x)。
损失职能的执行情况如下：
def log_normal_pdf(sample, mean, logvar, raxis=1):
log2pi = tf.math.log(2. * np.pi)
return tf.reduce_sum(
-.5 * ((sample - mean) ** 2. * tf.exp(-logvar) + logvar
浏览 4提问于2022-06-30得票数 0
所以这就是问题：
假设我们只有一个随机数生成器，它具有U(0，1)分布。但我们希望生成一个具有非均匀分布的随机数序列(例如，Exp(2))。现在，请首先使用随机数生成器生成105个均匀分布的(U(0，1))样本，然后将这些样本转换为数据点，该数据点应该具有Exp(2)分布，最后使用hist函数绘制这些转换后的样本。
我在转换成指数时遇到了问题。我给我的助教发了邮件，他帮不上什么忙，但他确实告诉我我不需要这个循环。
这就是我所拥有的：
distnames = {'Uniform', 'Exponential'};
lower=0;
upper=1;
uds = m
浏览 2提问于2015-12-04得票数 2
我需要绘制从文件中读取的整数值。我正在学习的例子。我不知道如何规范数据的pdf，然后计算民防。
import numpy as np
from pylab import *
with open ("D:/input_file.txt", "r+") as f:
data = f.readlines()
X = [int(line.strip()) for line in data]
Y = exp([-x**2 for x in X]) # is this correct?
# Normalize the data to
浏览 0提问于2018-09-26得票数 1
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1回答
我正在尝试将Perl代码转换为R--我认为qf是我需要使用的函数，但是在PERL fprob=.42870和qf=NAN下面，有什么想法可以帮助我做到这一点。
R
fprob<-qf(1.36111111111361, df1=72, df2=4) #=NAN
PERL
my $fprob=Statistics::Distributions::fprob (72,4,1.36111111111361); #=0.42870
Definition:
$fprob=Statistics::Distributions::fprob (3,5,.625);
print
浏览 1提问于2021-05-23得票数 0
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我使用boost::math::pdf从正态分布计算概率。我给出了一个变量，它对应于距离的平均值，boost::math::pdf给了我一个概率作为回报。
它是有效的，但我真的不知道它是如何工作的，因为在连续分布中(正态分布是连续分布)，你需要在两个值之间进行积分才能得到概率。
如果分布是离散的，那么一个点确实对应于一个概率，但从我读到的所有东西中，我得到的印象是我处理的是连续分布。
如果有人能阐明这个话题，我会非常感激的。如何使用boost::math::pdf获得只有一个值的概率？
PS:由于计算机是以离散的方式工作的，我想也许我使用的正态分布毕竟是离散的，但这没有意义。
浏览 2提问于2017-04-22得票数 2
3回答
使用标准库的概率密度函数？
、、、、
能够使用std <random>生成不同prob分布的随机数是很好的。现在，是否可以使用标准库__计算给定分布的一组数字的概率及其参数__？
我知道，我可以自己为任何发行版编写概率密度和质量函数(请参见下面的一个随机变量示例)，但如果可以的话，我宁愿使用标准库。
long double exponential_pdf(long double x, long double rate) {
if ( x < 0.0 ) {
return 0.0;
}
if ( rate < 0.0 ) {
return NOT_A_
浏览 3提问于2013-10-15得票数 6
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1回答
如何从给定的三维PDF生成随机数？概率分布函数给出了粒子在3D空间中具有任意给定坐标集的概率。
我已经为PDF定义了函数，我可以以离散的时间间隔计算它，但我不知道从哪里开始。我会使用逆变换采样的方法，但由于PDF是3D的，我不知道是否可以计算离散累积分布函数。有没有可能用另一种方法做到这一点？
谢谢
浏览 13提问于2013-07-17得票数 1
我正在用matlab估计一个概率密度函数(pdf)。
代码是这样的
xi = -2:0.1:2;
a1 = normpdf(xi, 1, 0.3);
a2 = normpdf(xi, -1, 0.3);
subplot(211);
plot(xi, a1+a2);
[f, xs] = ksdensity(a1+a2);
subplot(212);
plot(xs, f);
像这样的照片
你看，估计根本不起作用。
那么这里出了什么问题？顺便说一句，matlab中还有其他的pdf估计方法吗？
浏览 1提问于2013-12-12得票数 1
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2回答
我正在尝试为移动无线网络建模阴影和快速衰落。对于快速衰落，瑞利衰落是一个合理的模型。信道响应的包络将是瑞利分布的。将这个随机变量称为R，它的概率密度函数(PDF)为
PR(r) = ((2r)/Ω)*exp(-r^2/Ω)，r >= 0，Ω= 2σ^2
可以看到这个等式写得很好。
所以，我有了PDF，现在我只是想知道如何从它中获得随机变量？
我看过这些问题：
但我还是不确定该怎么做。我花了很长时间来理解PDF，所以如果有人知道用Java获得特定PDF的随机变量的方法，那将非常感谢！
浏览 2提问于2012-12-06得票数 3
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我有两个向量。第一个向量包含随机变量A的PDF，第二个包含随机变量B的PDF。我能否使用这两个向量来获得随机变量C的PDF，其中C=A- B？如果是这样的话，是怎么做的？
浏览 1提问于2017-05-06得票数 1
在古德费罗一世，本吉奥Y，库维尔A.深入学习。麻省理工学院出版社；2016年11月10日. http://thuvien.thanglong.edu.vn:8081/dspace/bitstream/DHTL_123456789/4227/1/10.4-1.pdf
例如，有人说，在无监督学习中，人们通常希望‘学习生成数据集的整个概率分布’，p(\vec{x})。
我的问题是，我希望对这个概念有一个更好的解释/理解，也就是说，p(\vec{x})，对于一个给定的例子(表示为向量) \vec{x}，在数据集中意味着在野外“先验找到这个例子的可能性”……或者类似的东西？例如，如果它是一个X品种猫的图
浏览 0提问于2019-06-23得票数 6
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1回答
我有以下示例数据。
它看起来是正态分布的右半。
假设数据是一篇博客文章的read时间。我想要做的是找出每篇博客文章在read时间方面的表现。
对于正态分布，我会找到一个流行的mean和std，然后给出一个样本(博客)，找到博客的平均read时间，并计算样本均值的p值。
但由于分布不像正态分布..我该怎么办？
下面是数据。
tds_ = [28.965,
12.172,
17.042,
36.98,
20.323,
3.481,
18.43,
5.638,
20.763,
48.104,
8.015,
21.2,
48.122,
32.51,
16.87,
10.4
浏览 0提问于2021-01-25得票数 1
我想在C#中写一个方法，生成一个在[0:1]范围内具有高斯分布的随机数(提前在0-x中)。我找到了这段代码，但不能正常工作
Random rand = new Random(); //reuse this if you are generating many
double u1 = rand.NextDouble(); //these are uniform(0,1) random doubles
double u2 = rand.NextDouble();
double randStdNormal = Math.Abs( Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(u1)) *
浏览 0提问于2013-04-12得票数 7
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1回答
我在R控制台中执行了以下代码：
> y = seq(-4,4, length=100)
> x = dnorm(y)
> plot(x)
> qqnorm(x)
该图显示了x的正态分布：
qqnorm的输出是：
我在许多来源和视频教程中读到过，qqnorm用于检查分布是否为正态分布，当分布为正态分布时，曲线图接近直线，但上面的输出显示了相反的情况。所以，我搞不懂qqnorm到底做了什么！
浏览 0提问于2019-04-10得票数 0
1回答
从样本数据中计算概率向量
、、、
我想用Jensen-Shannon发散度来比较两种分布。为此，我需要两个概率向量。来自。
scipy.spatial.distance.jensenshannon(p，q，base=None)源
参数：
p(N，) array_like左概率向量
q(N，) array_like右概率向量
问题
如何从样本数据中计算概率向量？
示例：
from scipy.spatial import distance
import numpy as np
x1 = np.random.normal(size=100)
x2 = np.random.normal(size=100)
p =
q
浏览 0提问于2019-06-28得票数 1
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1回答
图2.5统计学习要素
、、、
我在计算图2.5的贝叶斯决策边界时遇到了一些困难。在ElemStatLearn软件包中，已经计算了每个点的概率，并使用轮廓线来绘制边界。谁能告诉我如何计算概率？非常感谢。
在传统的贝叶斯决策问题中，混合分布通常是正态分布，但在这个例子中，它需要两个步骤来生成样本，所以我在计算分布时有一些困难。
非常感谢。
浏览 0提问于2012-09-06得票数 2
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我需要找到伽马累积分布的倒数。我知道在excel中有GAMMA.INV(probability,alpha,beta)函数可以做到这一点。我如何在R语言中实现这一点？
浏览 0提问于2012-04-14得票数 3
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我在研究威布尔分布。我估计了我的数据的参数，我得到了概率图。如下面的代码所示，在概率图上，我“粘贴”了我获得的参数值。
但是，还有其他方法将它们附加到情节中吗？
另一个问题是:我怎样才能得到关于轴‘x’上的和y上的变量的不超过概率的图，这反过来，i就排除了这三个参数的威布尔平差。我正在寻找的plot 类似于这个(或类似的)。
下面是我在python中编写的代码：
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
plt.style.use('classic')
%matplo
浏览 7提问于2021-03-19得票数 0
2回答
绘制理论密度直方图的R？
、、、
我想知道是否可以为R中给定的连续分布绘制一个理论密度直方图？
所谓理论直方图，我指的是不基于R中可用的随机变量生成器(如hist(rnorm(1e4)))的直方图。相反，一个直方图，完全匹配的概率密度函数(，pdf，)的连续分布，为用户定义的支持(即，随机变量的范围)的可调中断。
作为R中的一个例子，我们知道支持 -5到5的标准正态分布的pdf在理论上是由下面的R码得到的。
In R，，我们能把这个精确的理论pdf转换成相应的理论密度直方图吗？对于如何在R中做到这一点，有什么建议吗？
c = curve(dnorm(x), -5, 5, n = 1e4)
浏览 3提问于2017-06-22得票数 0
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1回答
这对我来说不是很有意义。我认为下面的代码所做的就是找出当p= 0.5，α和β分别等于10时，β分布的值。为什么这个值大于1？
我自己实现了这个函数，独立于此，使用beta和gamma函数之间的关系，我最终得到了大致相同的值。
>>> from scipy.stats import beta
>>> beta.pdf (0.5, 10, 10)
3.5239410400390625
任何建议都将不胜感激。
我的理解显然有些欠缺--这不是真正的PDF吗？
干杯。
浏览 2提问于2013-06-11得票数 1
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我需要生成100个随机数，每个数的最大值是80；
我不知道如何将Poisson方法与等于28的期望值连接起来。
这意味着和是28 * 100 = 2800。所以M(x)是28。
但这意味着我需要追踪之前生成的每一个数字？
我注意到D(x)等于M(x)，但是在一些例子中，这些值是不同的。
我找到了这个，它可以帮助我，但它不编译
const maxLimit = 80;
function poissonRandomNumber(lambda) {
var L = Math.exp(-lambda),
k = 0,
p = 1;
do {
k = k + 1;
浏览 13提问于2022-12-03得票数 -1
我有一组数据，是在地震中判给申索人的申索赔偿的百分比，即判给的价值/申索价值。我想要对这些百分比值的分布进行建模，并使用R中的fitdistr函数来拟合具有1个自由度的t分布。
fitdistr返回的m和s值为：
98.82907933(0.08574821)
和
2.87906212(0.10310584).
现在我的分布的公式是什么？当我输入索赔赔偿的值时，允许我计算百分比值的函数？它是标准t分布的pdf吗？
浏览 3提问于2014-04-17得票数 1
1回答
我是R的新手。有一组样本和目标，我想要拟合一个数值函数来求解新样本的目标。我的示例是以秒为单位的时间，表示用户在此停留的持续时间：
>b <- c(101,25711,13451,19442,26,3083,133,184,4403,9713,6918,10056,12201,10624,14984,5241,
+21619,44285,3262,2115,1822,11291,3243,12989,3607,12882,4462,11553,7596,2926,12955,
+1832,3539,6897,13571,16668,813,1824,10304,2508,1493,
浏览 2提问于2013-03-23得票数 2
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使用scipy，我想要得到一个度量，即我的对数正态分布生成随机变量的可能性有多大。
为了做到这一点，我考虑看看它离PDF的最大值有多远。
到目前为止，我的方法是这样的:如果变量是r = 1.5，并且分布是σ=0.5，那么从lognorm.pdf(r, 0.5, loc=0)中找到值。给出结果(0.38286..)，然后我想要查找0.38286..下面的哪个区域。
如何实现这最后一步？这是解决这个问题的正确方法吗？
给出这个问题的一个更一般的例子。比方说，有人告诉我他们在twitter上有126个粉丝。我知道Twitter的追随者是一个对数正态分布，我有这个分布的PDF。给定这种分布，我该如何确
浏览 0提问于2012-09-20得票数 1
我试图理解伊恩·古德费罗等人的论文“生成对抗性网这里”。
在第3节中，提交人写道：
当模型都是多层感知器时，对抗性建模框架是最简单的应用框架。为了了解发生器在数据p_g上的分布，我们在输入噪声变量p_z(z)上定义了一个先验，然后表示到数据空间的映射为G(z; \theta_g)，其中G是一个由具有参数\theta_g的多层感知器表示的可微函数。
我有几个问题。
1)据我所知，生成器是一个多层感知器输入，带有从预定义的潜在空间中采样的随机向量(维基百科给出了多元正态分布的例子)。了解生成器在数据p_g上的分布x意味着什么？
2)“我们定义输入噪声变量p_z(z)的先验值”是什么意思？我理解在
浏览 0提问于2020-02-29得票数 2
回答已采纳
2回答
我的问题很简单，我试着用sample()模拟来自任何发行版的500个绘图。
让我们以二项分布B(10,0.5)为例。在R.
我就是这样做的：
draw = 1:500
data = sample(x=draw, size=10, replace=TRUE, prob=rep(0.5, each=500))
然而，每当我绘制历史图时，它看起来都是随机的，没有二项分布。我做错了什么？
注意:我知道在r中有rbinom()函数这样做。我试图了解sample()函数是如何工作的。
浏览 9提问于2016-02-29得票数 0
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我想用Jensen-Shannon发散度来比较两种分布。要做到这一点，我需要两个概率向量插入distance.jensenshannon(p, q)。来自scipy.spatial文档。
scipy.spatial.distance.jensenshannon(p，q，base=None)来源参数: p(N，) array_like左概率向量q(N，) array_like右概率向量
问题
如何从样本数据中计算概率向量？
示例：
from scipy.spatial import distance
import numpy as np
x1 = np.random.normal(size=1
浏览 0提问于2019-06-29得票数 0
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我正在编写一个程序来模拟各种随机游走(具有不同的分布)。在每个时间步长，我需要随机生成的二维步长距离和角度，与随机游走的分布。我希望有人能检查一下我对如何生成这些随机数的理解。
据我所知，我可以使用反变换采样，如下所示：
如果f(x)是具有非均匀分布的随机游走的pdf，而y是来自均匀分布的随机数。然后，如果我们设f(x) =y，并求出x，那么我们就得到了一个来自非均匀分布的随机数。
这是一个可行的解决方案吗？
浏览 1提问于2010-12-27得票数 2
我有一个数据集，我想用概率密度函数或R中的概率质量函数来分析这些数据。我使用了密度函数，但它没有给出概率。
我的数据是这样的：
"step","Time","energy"
1, 22469 , 392.96E-03
2, 22547 , 394.82E-03
3, 22828,400.72E-03
4, 21765, 383.51E-03
5, 21516, 379.85E-03
6, 21453, 379.89E-03
7, 22156, 387.47E-03
8, 21844, 384.09E-03
9 , 21250, 376.14E-0
浏览 4提问于2011-08-07得票数 22
我需要用rbinom生成随机数，但我需要在范围内排除0。
我该怎么做呢？
我想要类似于：
k <- seq(1, 6, by = 1)
binom_pdf = dbinom(k, 322, 0.1, log = FALSE)
但是我需要获得所有相关数据集，因为如果我执行以下操作：
binom_ran = rbinom(100, 322, 0.1)
我得到的数值从0到100。
有什么办法能让我避开这件事吗？
谢谢
浏览 0提问于2017-05-10得票数 1
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2回答
实现随机蚁群算法
、、、
我正在尝试实现一种随机蚁群优化算法，但我在解决如何实现基于概率的移动选择时遇到了麻烦。
到目前为止，我已经实现的标准(贪婪)版本是，位于图G = (V,E)上顶点i的ant m将基于以下条件选择下一个顶点j，其中E是边的集合：
j = argmax(<fitness function for j>)
such that j is connected to i
我遇到的问题是试图实现一个随机版本，所以现在选择一个新顶点的标准是：j：
P(j) = <fitness function for j>/sum(<fitness function for J>)
w
浏览 3提问于2015-10-09得票数 1
2回答
我已经阅读了关于qnorm()的文档，但不能真正理解它的作用。您能详细地回答一下qnorm()是做什么的吗？
注意--请原谅我问了这么简单的问题。我是R的初学者。
浏览 0提问于2016-05-18得票数 5
2回答
我想在R中建立我自己的概率密度函数来模拟论文中的一些东西。
它在某种程度上类似于指数分布，但我真正想要做的是将指数分布重新定义为“修改的”分布.
有这样的方法吗？谢谢。
我想模拟一下：
b(x) ={(/p)(e^(-(X)/p)，x> q(xbar)和0否则}
xbar是一个x，它上面有一条线，平均值，平均值。
浏览 3提问于2011-10-23得票数 0
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