如何正确使用tensorflow_probability对随机变量的函数进行抽样？
TensorFlow Probability（TFP）是一个用于概率编程和贝叶斯推断的Python库。它是TensorFlow的一个扩展，提供了一组用于建模和推断随机变量的函数和工具。
要正确使用tensorflow_probability对随机变量的函数进行抽样，可以按照以下步骤进行：
- 导入所需的库和模块：
import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp- 定义随机变量的分布：
# 创建一个正态分布
normal_dist = tfp.distributions.Normal(loc=0., scale=1.)- 使用分布对象进行抽样：
# 从正态分布中抽取样本
samples = normal_dist.sample(100)- 运行计算图并获取结果：
with tf.Session() as sess:
samples_value = sess.run(samples)
print(samples_value)在上述代码中，我们首先导入了tensorflow和tensorflow_probability库。然后，我们使用tfp.distributions.Normal创建了一个正态分布对象normal_dist，其中loc表示均值，scale表示标准差。接下来，我们使用sample函数从分布中抽取了100个样本。最后，我们通过运行计算图获取了抽样结果。
TFP还提供了其他分布（如均匀分布、伽马分布等）和抽样方法（如重参数化技巧）来满足不同的建模需求。可以根据具体情况选择适合的分布和方法。
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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
2回答
我想生成一个具有指数密度函数的随机变量：
f(x) = e^x / (e - 1)，0 <= x <= 1
我知道我可以使用一个统一的随机数生成器，通过对(e^-x)这样的简单函数使用反演方法。但是，我不确定如何在上面给出的函数上使用它们。
有什么建议吗？
浏览 4提问于2013-11-27得票数 0
我试图理解如何在Tensorflow概率中实现以下模型。
角度theta在[-pi / 2, +pi / 2]范围内具有一致的先验概率；
方向翻转概率( beta )在距离[0, 1]中具有一致的先验概率；
theta'设置为任意一种：
具有概率theta' = theta + pi的beta；或
概率theta' = theta；(1 - beta)；
浓度c具有HalfCauchy先验概率；
alpha是从中提取出来的，它以theta'为中心，浓度为c。
到目前为止我尝试的是
import tensorf
浏览 5提问于2020-03-08得票数 2
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4回答
随机洗牌加权数组
、、
有一个包含这些ID的ID和权重的散列。
y = { 1 => 0.7, 2 => 0.2, 3 => 0.1 }
我想根据重量来调整这个散列。
我尝试了许多不同的方法，所有这些都给了我相似的，意想不到的结果。这是我发现的最简洁的。
y.sort_by {|v| -v[1]*rand()}
当我运行这一万次并选择第一个I时，我得到以下计数：
{1=>8444, 2=>1316, 3=>240}
我期望这些计数反映上述权重(例如，1 => 7000)。对我来说，为什么这次洗牌和那些重量不匹配，我有点迷茫。有人能澄清我的困惑并告诉我如何解决吗？
以下是我找到
浏览 4提问于2015-03-06得票数 1
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STD有许多分布，显然用于生成伪随机变量，例如，下面的代码生成并输出一些负二项分布数。
这可能意味着，在内部，有计算负二项分布的of和或PDF的代码，即随机变量具有某一值的概率，例如6。有方法输出该概率吗？如果是，怎么做？我知道我可以运行我自己的代码，但我不想这样做，如果有什么办法从std获得概率。
如果可能的话，对其他分布，例如伽马分布的民防，也有同样的问题。
int main()
{
std::negative_binomial_distribution<int> negBin{ 5,0.5 };//Negative binomial distribution
st
浏览 0提问于2019-03-25得票数 6
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在变分式自动编码器中，我经常看到图形模型，例如解码器的P(X|Z)，但是当我查看代码时，我没有看到任何随机变量，我只看到确定性网络，以及复合函数。
我很困惑，有人能解释一下魔法发生在哪里吗？我对KL发散和其他东西不感兴趣。我只是不明白图形模型> P(X|Z) ==复合函数是如何实现的。
浏览 0提问于2019-10-05得票数 0
2回答
我想要创建一个随机数生成器，它生成一个随机十进制数：
大于0.0
少于15.0
如果这个数字接近2.0的概率相对较高
它接近15.0或非常接近于零的概率很低
我在数学上非常差，但我的研究似乎告诉我，我想从一个类似Fisher-Snedecor (F)模式的累积分布函数中提取一个随机数，有点像这样：
我正在使用一个名为分发()的Ruby来尝试实现这个目标。它看起来是正确的工具，但我很难理解如何使用它来达到预期的结果:(请提供任何帮助。
浏览 5提问于2016-07-24得票数 2
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1回答
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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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
在最近的一篇关于他写的概率单子的博客文章中，Mark Dominus写道，
是使用和对的一个笨拙的解决方案。
当灯终于为你打开时，你正在做什么？至少提供您编写的代码的草图。知道你现在所知道的，你会如何改进它，为什么？
浏览 0提问于2010-01-10得票数 10
1回答
正态分布实现
、、
嗨，我试图为下面的问题使用Matlab生成值：
设x是N(0,1)分布的随机变量。以精确或近似的方式确定：
E{x^2}
X=-5:5；Y=normpdf(X)；x2=X.*X；ex2=sum(x2.*Y)；
我得到的答案1，我认为是正确的。但是当我增加X的实现时，即
X=[-5:0.5:5];
Y=normpdf(X);
x2=X.*X;
ex2=sum(x2.*Y);
我得到的答案是2，我哪里出错了吗？
浏览 0提问于2015-10-08得票数 1
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3回答
为一个真实数据的分布生成随机数？
、、、、
我有一组真实的数据，我想利用这些数据找到一个概率分布，然后利用它们的性质根据它们的pdf生成一些随机点。我的数据集的示例如下：
#Mag Weight
21.9786 3.6782
24.0305 6.1120
21.9544 4.2225
23.9383 5.1375
23.9352 4.6499
23.0261 5.1355
23.8682 5.9932
24.8052 4.1765
22.8976 5.1901
23.9679 4.3190
25.3362 4.1519
24.9079 4.2090
23.9851 5.1951
22.2094 5.1570
22.3452 5.6159
浏览 0提问于2014-06-13得票数 6
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我正在尝试优化管道，并希望尝试为RandomizedSearchCV提供一个np.random.RandomState对象。我不能工作，但我可以给它其他的分发。
是否有一种特殊的语法，我可以使用它来给RandomSearchCV 一个 np.random.RandomState(0).uniform(0.1,1.0)**?**
from scipy import stats
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KernelDensity
from sklearn.grid_search import RandomizedSearch
浏览 0提问于2016-10-24得票数 1
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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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我正试图通过跟随本教程来学习贝叶斯优化。然而，到目前为止，我还没有得到bayes定理与高斯过程形式主义之间的关系。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
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我想写一个函数，得到一个时间序列和一个标准差作为参数，并返回一个调整后的时间序列，它看起来像一个预测。
使用这个函数，我想测试一个系统的稳定性，它得到一个天气预报时间序列列表作为输入参数。
我对这一职能的处理方法如下：
vector<tuple<datetime, double>> get_adjusted_timeseries(vector<tuple<datetime, double>>& timeseries_original, const double stddev, const double dist_mid)
{
a
浏览 1提问于2019-05-21得票数 9
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1回答
最近我被要求实现一个sampleStream()方法，该方法将以相同的概率选择每个元素，但不使用随机()。我以为面试官是在寻找储层取样，但当我跌跌撞撞地通过它时，他补充道，这是一种叫做"“的方法。诚然，我可能被抛弃了，因为有一种叫做分层抽样的统计方法，我试着考虑如何用它来不随机地从流中抽取元素。他指定的输入是要抽样的项目数，以及我应该抽样的比率(大约是1000/100,000)。
无论如何，我仍然困在这个问题上，尽管我已经没有得到这份工作，因为我没有正确地回答它。谷歌已经让我失望了。有人能帮我理解吗？
浏览 1提问于2015-11-14得票数 2
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我通过删除相关变量和反向消除来进行一些特征选择。然而，在所有这些都作为测试完成之后，我抛出了一个随机变量，然后训练了逻辑回归、随机森林和XGBoost。所有3个模型的随机特征的特征重要性都大于0。首先，这怎么可能呢？其次，所有型号都将其排在底部，但它不是最低的功能。这是另一轮特征选择-i.e的有效步骤吗？删除所有得分低于随机特征的人？
随机要素是使用创建的
model_data['rand_feat'] = random.randint(100, size=(model_data.shape[0]))
浏览 0提问于2020-06-25得票数 0
我正在使用SofmaxCenter双射器在tensorflow_probability中，并得到一些错误。因为这份文件还处于起步阶段，所以我不知道到底出了什么问题。希望你能帮我个忙。
基本上，如果X是一个三分量的对数-法线随机向量，我想要创建另一个随机向量Y，它被定义为X的softmax-中心变换。
下面的代码片段不会出现任何错误
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import functools
impor
浏览 2提问于2018-11-30得票数 1
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2回答
我有一个带有pdf f(x)=4xe^-x的随机变量X，其中x>0。
我如何从这个分布中随机抽取一个大小为1000的样本？
浏览 3提问于2019-09-08得票数 0
我得到了一个固定的解空间，它由一个最小和最大的浮点数定义，它没有可除的切片。
然后你有0..N个高斯分布概率集，我需要组合它。
最后，我需要
定义具有数值范围(不可切片)和0.N高斯函数的概率集的方法
在计算出的概率所定义的范围内产生随机数的函数。
另外，我知道一些组合可能会产生一个零解空间。
现在我在想，这样做的方法是，取归一化的概率密度函数，乘以它们，得到一个新的空间，然后将结果归一化。我只是不能把它分解成算法形式。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2010-08-15得票数 0
2回答
我有两个关于用给定分布生成数字/单个字符的问题。
如何在C++中实现Laplace分发？我知道它在boost库中是可用的，但假设我不能使用它。而且，我没有在c+11的标准库中看到它。
如果我必须生成正态分布的字符文本，会不会将生成的双数字转换为int，然后再转换为char类型？
std::default_random_engine发生器；std::normal_distribution分布(112.0，5.0)；int数=(Int)分布(生成器)；// a字符，如果( >= 97 & number <= 122)返回(Char)数，则再次生成；
希望你能帮忙
浏览 5提问于2016-10-26得票数 1
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1回答
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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4回答
在R中，我想生成一个离散随机变量的随机样本：X，其中：P(X=a)=P(X=-a)=1/2。我一直在网上搜索一个函数，但似乎没有直接的功能。
浏览 10提问于2014-04-04得票数 16
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我有一个pdf $f(x)=4x^3$的随机变量$X$，其中我需要模拟从分布中得出的结果。
我的解决方案包括从pdf (第一期)中找到cdf：
> pdf <- function(x){4*x^3}
> cdf <- integrate(pdf,lower=0,upper=x)
Error in integrate(pdf, lower = 0, upper = x) : object 'x' not found
一旦得到cdf $U$，我将设置$X=F^-1(U)$。我注意到pdf遵循$\alpha=4$和$\beta=1$的Beta发行版。
通过in
浏览 3提问于2017-02-01得票数 1
1回答
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
我有一个音频信号(130k样本值)，并希望创建其PSD与相同数量的样本。(必须使用自适应预加重/去加重)
所以我的问题是:这是可能的吗?如果是，是如何实现的？
我试了好几种方法，但都失败了。首先尝试(使用信号的自相关，然后使用First变换，这是理论上唯一可行的方法)：
[y,fs]=audioread('test.wav');
N=length(y);
r=xcorr(y);
fft(r,length(y))
另一种方法是使用：
[pyy,f]=pwelch(y,[],[],[],fs)
但在这种情况下，pyy的长度不是正确的。最后我发现了这个：
N=length(y
浏览 2提问于2015-04-18得票数 0
1回答
加、减、乘、比的标准误差
、、、
假设我有两个随机变量，x和y，它们都有n个观测值。我使用了一种预测方法来估计xn+1和yn+1，我也得到了xn+1和yn+1的标准误差。所以我的问题是，如果我想知道xn+1 + yn+1，xn+1 - yn+1，(xn+1)*(yn+1)和(xn+1)/(yn+1)的标准误差，那么公式是什么，这样我就可以计算出这四种组合的预测区间。任何想法都将不胜感激。谢谢。
浏览 5提问于2014-04-01得票数 1
1回答
模拟联合累积分布函数中的样本？
、、、、
我有一个关于两个自变量X和Y的，现在我想从这个分布中取样新的x，y。
我认为我要做的是找到联合累积分布，然后从它中找到样本。我有点知道如何在一维做这个，但我发现很难理解如何在2D中这样做。
我还使用matlab函数cumtrapz为上面的pdf查找。
为了弄清楚，我想要做的是从这个经验分布中取样随机值x，y。
有人能帮我指出正确的方向吗？！
编辑：我有数据值，我使用pdf bins = hist3(N )
然后，我对pdf进行规范化处理。
cumulativeDistribution =累积量(PdfNormalize)
是的(下面的注释) X，Y应该是独立的。
浏览 4提问于2012-04-18得票数 5
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3回答
我喜欢用MySQL做定量分析和统计。我想创建一个MySQL用户定义函数，其形式为: sample_gaussian( mean，stdev)，它返回从高斯分布中采样的单个随机化值，该值具有用户输入参数的平均值和标准差。MySQL已经有一个返回随机数的函数rand()，所以我只需要知道一些伪代码就可以约束/转换该值，使其符合正确的分布。有什么建议吗？
顺便说一句，这是我的第一个堆栈溢出问题，所以如果这个问题对这个网站的用户要求太多，请原谅。
浏览 5提问于2010-03-02得票数 5
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2回答
对于如何实现(Ho,1998)在R中描述的“随机子空间法”(一种集成方法)，有什么想法吗？找不到包裹
何天锦(1998年)。"“。模式分析和机器智能的IEEE事务。20 (8)：832-844。
浏览 1提问于2019-09-25得票数 0
我想澄清一件事。我知道以下命令将在(loc，loc+scale)之间生成一个均匀分布的随机变量
from scipy.stats import uniform
C =uniform.rvs(loc=0,scale=4)
print(C)
让我们假设我想在logistic回归中使用这个分布，同时使用RandomiizedSearchCV算法，如下所示：
parameters =dict(C =uniform(loc=0,scale=4),penalty=['l2', 'l1'])
from sklearn.model_selection import Random
浏览 1提问于2020-06-18得票数 1
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2回答
完善的安全定义
、、
在我的说明中，有两个关于完美安全性的定义：
“对于M \in \{0,1\}^m，定义字符串上的分布D_M如下:选择D_M的随机成员，选择一个随机的K \in \{0,1\}^n并输出Enc(M,K)。如果D_M对每个M完全相同，那么Enc,Dec是完全安全的。也就是说，对于每个\alpha \in \{0,1\}^*，按照D_M的规定，\alpha的概率独立于M。
对于每两条消息，没有一个函数能够判断哪条消息已经加密。也就是说，如果对于每一个M_0,M_1 \in \{0,1\}^m和每一个f: \{0,1\}^* \to \{0,1\}，以下都是完全安全的:假设从\{0,1\}中随机选择
浏览 0提问于2012-10-09得票数 4
我想用截断的Maxwell-Boltzmann分布来生成随机数。我知道has内置了Maxwell随机变量，但是它没有截断版本(我也知道截断正态分布，这在这里是不相关的)。我尝试使用rvs_continuous编写自己的随机变量：
import scipy.stats as st
class maxwell_boltzmann_pdf(st.rv_continuous):
def _pdf(self,x):
n_0 = np.power(np.pi,3/2)*np.square(v_0)*(v_0*erf(v_esc/v_0)-(2/np.sqrt(np.pi))*v
浏览 0提问于2020-04-24得票数 2
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问题:如果您使用PySpark的sampleBy实现比例分层抽样，这不是与随机抽样相同吗？
编辑:有比例和不成比例的分层抽样。这个问题是关于前者的。
以下是我对此的思考：
假设在一个人口总数中有4个组，N= 1000。这些群体的比例如下：
A: 25%，B: 50%，C: 13%，D: 12%
然后，选择大小为100的比例分层样本意味着选择一个样本，该样本由A中的确切25种元素、B中的50种元素、C中的13种元素和D中的12种元素组成(注意:如果你的抽样比率与人群的采样比率不同，那么一个不成比例的分层样本就是。)
这与随机抽样不同，其中A、B、C和D的期望元素数分别为25、50、13和12。
浏览 7提问于2021-10-08得票数 1
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1回答
猪分层抽样？
、、、
有谁知道如何对猪进行分层抽样吗？()
就目前而言，我做的事情如下：
relation2 = SAMPLE relation1 0.05;
但是我的数据集包含了一些标签列，其中一些是罕见的(例如0.5%)，我希望我的随机抽样不要忘记它们。
非常感谢。
浏览 1提问于2014-01-03得票数 3
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1回答
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
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
1回答
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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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
关于分布中的统计距离，我有两个问题。
1:如果Z是N连续整数和m < N上的一致随机变量，则Z mod m与[m]上的均匀分布([m] = {0,1,2,...m-1})的统计距离最多为m/N。根据统计距离的定义，这个说法是如何正确的？
2:对于独立随机变量X_1, X_2, Y_1, Y_2，联合分布(X_1, X_2)与(Y_1, Y_2)之间的距离至多是X_1与Y_1的统计距离之和，X_2与Y_2的距离之和。同样，如果这些变量是G中的组元素，则X_1·X_2和Y_1·Y_2之间的统计距离不大于X_1与Y_1的统计距离和X_2与Y_2的统计距离之和。我们如何才能证明这一说法？
这些问
浏览 0提问于2020-03-03得票数 2
1回答
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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我对tensorflow_probability中双射函数的特性很感兴趣，所以我尝试从一个由tfp.bijectors构造的随机变量函数中采样。 我只提供了我的测试代码，在这里我提供了一些细节:我用来测试的案例是Chi_square发行版。我通过两种不同的方法得到Chi(2)分布的样本：( 1)直接使用tensorflow中的Chi(2) api；(2)通过Chi(2)和标准正态分布( N(0，1))之间的关系使用tfp.bijectors :如果X，Y iid~N(0,1)，Z= g(X，Y) = X^2 + Y^2，则Z~ Chi(2)。我的结果显示，两组样本的均值大致相等，但两组样本的
浏览 27提问于2019-03-29得票数 1
1回答
这有点微不足道，但我如何生成x中没有包含在示例中的一组数字。
x=rnorm(6,0,1)
k=sample(x,3)
浏览 7提问于2015-06-14得票数 0
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由我的一个评论引发，我阅读了关于如何创建一个可复制的例子的(非常有用的) ，我认为这个问题可能与它非常相关。
我注意到，有时用户(越来越多的用户)在这里询问解决方案，但是介绍总是一样的：“我有一个非常大的数据集……”因此，它们不需要dput一英寸的代码。
所以，我想知道是否有一种方法可以创建一个数据的小样本，但是不是，只是一个head(<data>, n)，因为有时候(实际上)有一些因素对这个问题非常重要，要想成功，提供的示例数据集必须(甚至)在原始数据中只有几行不同的因素。这导致了经典的dput(head(data))无用。
浏览时，我找到了一个很好的解决方案，我即将在这里写下来
浏览 4提问于2015-07-15得票数 4
1回答
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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我在R中有一份清单：
cls <- list(S1 = c("Start", "K1", "K2", "K1", "Buy"),
S2 = c("Start", "K1", "K3", "K3", "K2", "Defer"),
S3 = c("Start", "K1", "K2", "K2", "K3"
浏览 2提问于2016-05-23得票数 1
回答已采纳
1回答
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
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