如何获得R中的自举分布？
获得R中的自举分布可以通过使用R语言中的bootstrap包来实现。Bootstrap是一种统计学方法，用于通过对原始样本的重复抽样来估计统计量的分布，从而进行假设检验和置信区间估计。
在R中，可以按照以下步骤获得自举分布：
- 安装bootstrap包：使用以下代码安装bootstrap包。
install.packages("bootstrap")- 载入bootstrap包：使用以下代码加载bootstrap包。
library(bootstrap)- 准备数据：将需要进行自举分布分析的数据准备好，存储在一个向量或数据框中。
- 创建bootstrap函数：使用
bootstrap()函数创建一个自举函数。该函数需要指定样本数据和自举重复次数。
bootstrap_data <- bootstrap(data, R)其中，data是原始数据，R是自举重复次数。
- 提取自举分布：使用
boot.ci()函数从自举数据中提取自举分布的置信区间。
boot_ci <- boot.ci(bootstrap_data, type = "basic")type参数可以选择不同的置信区间计算方法，例如"basic"、"norm"、"perc"等。
至此，你已经获得了R中的自举分布。根据需要，可以进一步分析自举分布的特性和应用场景。
（以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，提供给你参考，但要求答案中不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的一些云计算品牌商，所以不在答案中给出具体链接）
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我试图从R中的线性回归中运行一个引导程序，到目前为止我的代码是
hprice<-lm(dat[,1]~dat[,3]+dat[,4]+dat[,5]+dat[,6])
print (hprice)
pricefunc<-function(data,ind) lm(data[ind,1]~data[ind,3]+data[ind,4]+data[ind,5]+data[ind,6])
hpboot<-boot(dat,pricefunc, 1000)
这似乎不管用。
我不太理解统计的论点，我会说，这是我的错地方。
谢谢
浏览 3提问于2014-05-09得票数 1
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为了弄清楚这个问题，我花了一周多的时间在不同的论坛上寻找答案，不幸的是，我仍然被卡住了。我刚开始使用boostrapping，我发现使用R作为我的数据集很难让它工作。
我有一个数据矩阵，我想简单地从其中提取1000个样本，并通过参数自举来提取矩阵。然后根据这些采样值计算平均值。我已经尝试了下面的代码，但没有得到任何结果。
任何帮助都将不胜感激。
A1 A2 A3 A4 D1 D2 E1
[1,] 0.900111 -0.314068 0.203188 -0.548964 -0.107771
浏览 3提问于2015-02-20得票数 0
2回答
自举二项分布
、、
我正在处理一个简单的问题，我想写一个函数，它将从一个二项分布(比如60%1和40%0)中随机抽取n个大小为q的样本，然后将每个样本的1份额保存到一个数组中(这样我以后就可以分析那个数组)。例如，如果我从一个具有60% 1和40% 0的分布中抽取了1000个样本，每个样本的大小为30，我希望输出一个长度为1000的数组，其中每一行表示该样本中1的份额。
浏览 21提问于2020-02-18得票数 1
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2回答
角自举定价
、、、
是否有人使用了特定于角(ng-引导或ngx-引导)的引导程序库，并被告知其价格？当我想在生产项目中使用这个库时，我不知道是否需要支付许可证。
浏览 3提问于2020-02-03得票数 0
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我需要用95%的置信区间来拟合S形分布(y = 0~1)，并得到x的值，其中y=5% (称为hc5)。名为ZnOLC50.txt的原始输入数据文件
LC50 Proportion
0.089 0.071428571
0.16 0.214285714
1.155 0.357142857
1.51 0.5
3.97 0.642857143
573.8 0.785714286
789 0.928571429
# Load data
>require(MASS)
>require(ggplot2)
>SSDZnOLC50<
浏览 0提问于2016-07-20得票数 0
1回答
R中的Wald检验自举估计
、、、、
我执行了多元回归(特别是使用R中的quantreg对多个预测因子进行分位数回归)。基于自举估计，我估计了标准误差和置信区间。现在，我想检验不同分位数下的估计值之间是否存在显著差异(Wald测试更好)。我该怎么做？
FML <- as.formula(outcome ~ VAR + c1 + c2 + c3)
quantiles <- c(0.25, 0.5, 0.75)
q.Result <- rqs(FML, tau=quantiles, data, method="fn", na.action=na.omit)
q.Summary <- summar
浏览 6提问于2015-08-17得票数 0
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我有一个逻辑回归模型，我正在使用它来预测国王蟹成熟时的大小，但我在使用引导包设置引导代码时遇到了问题。这就是我所拥有的：
#FEMALE GKC SAM#
LowerChatham<-read.table(file=file.choose(),header=TRUE)
#LOGISTIC REGRESSION FIT#
glm.out<-glm(Mature~CL,family=binomial(link=logit),data=LowerChatham)
plot(Mature~CL,data=LowerChatham)
lines(LowerChatham$CL,glm.ou
浏览 1提问于2013-07-03得票数 2
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昨天，我开始阅读关于在许多情况下使用引导来确定置信区间(CIs)的文章。我目前的情况是，我试图通过最大似然估计(MLE)来估计模型中的三个参数。这是我做过的，现在我需要定义我的个人信息系统。这显然可以通过配置文件的可能性，但引导将提供一个更广泛的CI间隔，就我所能看到的。我的问题是，我不确定如何实际执行引导？我已经为参数估计编写了我自己的代码，所以没有内置MLE计算器.
基本上，我所观察到的数据是二进制数据，所以1或0。从这些数据(放入一个包含三个参数的模型中)，我试图估计参数值。
那么假设我的队列是500，那么我从我的队列中取一个样本，也许100，然后把它再乘以5次，然后再进行一次模拟，这会
浏览 1提问于2018-08-30得票数 0
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R中的自举相关
、、
我试着在R中做一个自举相关，我有两个变量Var1和Var2，我想得到皮尔逊相关的自举p.value。
my variables look like this:
x y
1 .6080522 1.707642
2 1.4307273 1.772616
3 0.8226198 1.768537
4 1.7714221 1.265276
5 1.5986213 1.855719
6 1.0000000 1.606106
7 1.1678940 1.671457
8 0.6630012 1.608428
浏览 1提问于2019-10-15得票数 1
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在我前面题为"“的问题之后，我想从一组>2000的数字中抽取样本，这些数字是从测量中收集的。我想要执行几个测试(每次测试最多取10个样本)，同时在整个测试过程中以及在每个测试中(尽可能多地)保持概率分布。现在，我不是完全随机抽样，而是将数据划分为5个分位数，在10个测试中，我从每个分位数中抽取了2个数据元素，对每个分位数中的数据数组使用一致随机分布。
完全随机抽样的问题是，由于数据的分布是长尾的，我在每次测试中得到的数值几乎相同。我需要一些小值样本，一些中间值样本，和一些大值样本在每个测试中。所以我按描述取样。
图1.数据的~2k元素密度图。
这是计算分位数的R代码：
浏览 0提问于2015-09-13得票数 1
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我正在将一个遗留的run应用程序转移到某种前端依赖管理器上运行。在这种情况下，我采用Webpack和国家预防机制。
我已经能够迁移90%的应用程序，但我被困在的问题上。
尽管我已经通过npm安装了它，但我仍然不能通过正常的要求(./bootstrap-touch-carousel)来调用它。
有些依赖项需要不同的要求吗？还是我走错路了？
浏览 3提问于2016-07-11得票数 0
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我知道如何引导向量的平均值：
library(boot)
samplemean <- function(x, d) {
return(mean(x[d]))
}
results_qsec <- boot(data=mtcars$qsec, statistic = samplemean, R=1000)
但是我如何引导加权平均值，例如，考虑到值在mtcars$qsec中，而对这些值的权重是在mtcars$wt中
浏览 2提问于2017-09-15得票数 2
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我想用加权引导来重采样数据，以构造随机森林。
情况就是这样。
我有正常人(N=20000)和病人(N=500)的数据。
我与正常人(N=2000)和病人(n=500)建立了新的数据集，因为我对受试者(N=2500)进行了一定的实验。
正如你所看到的，正常人提取了1/10的原始数据，而患者则全部提取了这些数据。
因此，我应该给正常人一个权重来执行机器学习算法。
请告诉我如何在R.
谢谢。
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
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我正在尝试学习如何找到图像是否在焦点上，并将它们从图像列表中删除。这些图像是非常高分辨率(jp2)的，我正在尝试使用在MATLAB网站中找到的代码，我正在尝试使用以下函数
WSize = 15; % Size of local window (only some operators)
case 'SFIL' %Steerable filters (Minhas2009)
% Angles = [0 45 90 135 180 225 270 315];
N = floor(WSize/2);
sig = N/2.5;
[x,y] = meshgrid(-N:N, -N:N);
浏览 3提问于2015-02-03得票数 0
我想计算-通过引导Krippendorff的Alpha结果- 95%的置信区间，Krippendorff的α系数，可靠性使用R软件包irr。
让我们使用包irr中的“来自Krippendorff的C数据”和计算Krippendorff's Alpha的R脚本一次：
# the "C" data from Krippendorff
#rater per row; rated subject per column; NAs allowed
library(irr)
nmm<-matrix(c(1,1,NA,1,2,2,3,2,3,3,3,3,3,3,3,3,2,2,2
浏览 1提问于2015-10-05得票数 5
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总之
我试图更好地理解参数prob作为R中函数sample的一部分，在下面的内容中，我问了一个问题，并提供了一个与我的问题相关的R代码。
问题
假设我已经生成了10,000随机标准rnorm，然后我想从母亲10,000标准rnorm中抽取size 5的样本。
我应该如何在prob中设置sample参数，以便从母亲rnorm中提取这些5数的概率认为母亲rnorm的中间区域更密集，但是尾部区域更薄(因此，在绘制这5个数字时，从密度较高的区域提取的概率要比尾部区域更频繁)？
x = rnorm(1e4)
sample( x = x, size = 5, replace = TRUE, prob =
浏览 1提问于2017-05-17得票数 1
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假设我有一个样本数据数组，它是正态分布的。我想要的是计算另一个样本小于-3的概率，并为该概率提供一个自举的置信区间。在做了一些研究之后，我找到了我想用来查找CI的bootstrapped python库。
所以我有：
import numpy as np
import bootstrapped.bootstrap as bs
import bootstrapped.stats_functions as bs_stats
mu, sigma = 2.5, 4 # mean and standard deviation
samples = np.random.normal(mu, sigma, 1
浏览 2提问于2020-11-19得票数 3
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我正在尝试基于某些条件对数据集进行引导。 下面是我的数据的快照，顶行是列名。我的数据大约有10k行。 v1
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0 我想通过随机重新采样v1来生成一个新的数据集，直到有一个1，并进行观察计数。例如，第一次迭代对数据重新采样x次，直到出现1为止，并记录对数据重新采样的次数。 添加了更多细节，因为我一直不清楚... 下面是一个输出示例。 bootstrap_output
3
10
5
1
6
7 该数字是在v1中进行多少次重采样以获得值1的结果。对于第一行，它对v1重采样三次，直到值为1。因此，重采样序列为(0,0,1)。第二行的重采样序列是(0，0，0，0
浏览 9提问于2019-12-21得票数 0
假设我有3个相同分布的随机向量：w，v和x，它们的长度通常不同。w的长度为2，v的长度为3，x的长度为4。
对于tf.contrib.distributions.MultivariateNormalFullCovariance(mean, sigma)，我应该如何定义这些向量的全协方差矩阵sigma
在这种情况下，我认为完全协方差为(2 +3+ 4) x (2 +3+ 4)方阵(张量秩2)，其中对角线元素是标准差，非对角线元素是彼此向量的彼此分量之间的交叉协方差。我如何才能将注意力转向多维协方差的术语？那是什么？
或者，我应该通过将完整的协方差矩阵从片断连接起来(例如，特定的协方差，例如，假设
浏览 17提问于2017-08-11得票数 1
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library(nlme)
library(bootstrap)
y = Loblolly$height
x = Loblolly
theta.fit = function(x, y){
nlme(height ~ SSasymp(age, Asym, R0, lrc),
data = x,
fixed = Asym + R0 + lrc ~ 1,
random = Asym ~ 1,
start = c(Asym = 103, R0 = -8.5, lrc = -3.3))
}
theta.pre
浏览 4提问于2017-04-11得票数 3
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如何获得gev.fit中参数的最大似然估计的95%置信区间？在R.的ismev软件包。
gev.fit的输出：
$conv
[1] 0
$nllh
[1] 194.6467
$mle
[1] 93.33096665 17.53896061 -0.02969443
$se
[1] 2.92704621 2.06566895 0.09614705
浏览 0提问于2013-04-16得票数 1
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在我的引导文件中，我启动了记录器，每件事情都正常工作。现在我需要的是记录器还记录来自zend_auth实例的zend_auth。在这里，我发起的记录器：
public function _initLogger(){
$resource = $this->getPluginResource('db');
$dbAdapter = $resource->getDbAdapter();
$columnMapping = array(
'level' => 'priorityName',
浏览 1提问于2011-08-12得票数 0
如果我有一个没有任何跟踪器的torrent，我刚刚启动了一个bittorent客户端，所以我没有同级yet...how，我知道在分布式哈希表中首先要连接谁吗？似乎我必须至少知道分布式哈希表中的一个节点才能开始...
浏览 0提问于2009-07-25得票数 84
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众所周知，可以通过设置随机预言模型 (ROM)来构造一个简单的承诺方案。
\mathsf{Commit}(m;r) = H(r||m)
，其中m \in \{0,1\}^k、r \in \{0,1\}^{2k}和H: \{0,1\}^* \to \{0,1\}^k被建模为随机Oracle。我的问题是:我怎样才能正式证明这个方案是统计隐藏？直观地说，RO是在“压缩”的，因此会有足够多的随机字符串r, r'，使得隐藏实验中的挑战承诺c具有类似高概率的r||m_0或r'||m_1形式的预图像，因此即使是无界对手在实验中也有微不足道的优势。但这仅仅是一种直觉，而不是正式的证明。我非
浏览 0提问于2021-04-21得票数 4
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我正在比较两组的一长串观察值，我有t统计量和每个观察值的自由度，但我实际上没有原始数据。尽管如此，我还是想得到与t统计量相关的p值。我知道这是可能的，但是我不知道如何让R返回一个p值。有什么建议吗？
浏览 0提问于2013-03-01得票数 3
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1回答
当R执行线性回归时，使用哪个公式来计算输出的Pr(>|t|)的值？ 我知道Pr (> | t |)的值是一个p值，但我不明白这个值是如何计算的。 例如，尽管x1的Pr (> | t |)值在下面的输出结果中显示为0.021，但我想知道该值是如何计算出来的 x1 <- c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,100)
x2 <- c(20,30,60,70,100,110,140,150,180,190)
y <- c(100,120,150,180,210,220,250,280,310,330)
summary(lm(y ~ x1+x
浏览 161提问于2019-05-03得票数 4
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2回答
我有一个函数(从MATLAB文档中复制)，它在球体内生成随机点。但是，球体内的某些点是不允许的。如何在允许半径为1<r<2的空心球体内生成随机点。换句话说，这些点应该位于半径为1到2的范围内，因此在r=0.1之间不允许有任何点。
编辑:完全忘记了包含函数
function [x,y,z] = PointsInSphere(r,n)
rvals = 2*rand(n,1)-1;
elevation = asin(rvals);
azimuth = 2*pi*rand(n,1);
radii = r*(rand(n,1).^(1/r));
[x,y,z] = sph2cart(azi
浏览 7提问于2017-04-14得票数 2
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由于我对数学不太精通，所以我很难在NetLogo中实现一个随机数生成器，它大致遵循帕累托分布。这是这个的后续问题，在这里，我想用类似"random-pareto"的东西代替random-float，以便在模型中按照pareto分布发生事件(考虑模拟地震及其破坏性程度)。
有关守则是：
ask hits [
let %draw (random-float 100)
let %strength 0 ;; no damage
if (%draw < 50) [set %strength (%strength + 1)] ;;1 for li
浏览 1提问于2015-02-04得票数 2
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1回答
我一直在为R如何计算分位数和数据的正常拟合而挣扎。我的数据(NDVI值)遵循截断的正态分布(见图)。
我感兴趣的是从数据和拟合的正态分布曲线中得到最低的第10百分位数(p=0.1)。
根据我的理解，由于数据是截断的，所以两者应该是完全不同的:我期望数据的分位数高于按正态分布计算的分位数，但事实并非如此。对于我对分位数函数的理解，数据中的分位数应该是默认的分位数函数：
q=quantile(y, p=0.1)
而正态分布的分位数是：
qx=quantile(y, p=0.1, type=9)
然而，这两个结果在所有情况下都非常接近，这使我想知道R适合哪种类型的分布来计算分位数(截断法域。？
浏览 3提问于2016-09-25得票数 1
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我使用R包"compareGroups“已经有一段时间了。但我一直很好奇，一直在玩它，我不明白compareGroups是如何计算置信区间的。
data <- data.frame(a = c(1:20, 1:20), b = c(rep("A",20), rep("B",20)))
我得到(缺省值为conf.level = 0.95 )
> compareGroups(b~a , data = data.frame(a = c(1:20, 1:20), b = c(rep("A",20), rep("B",2
浏览 5提问于2022-09-04得票数 0
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5回答
自举中心肚脐
、、
我想把肚脐放在中间一点运气都没有。这里有人知道怎么集中注意力吗？
这是我的密码：
<nav class=" navbar navbar-default" role="navigation">
<ul class="nav navbar-nav">
<li><a href="#">HEM</a></li>
<li>&
浏览 6提问于2014-01-30得票数 1
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我有两组浮点数的数据，集合A和集合B。它们都是大小为40*40的矩阵。我想找出哪个集合更接近正态分布。我知道如何在matlab中使用probplot()来绘制一个集合的概率图。但是，我不知道如何找出分布的适合度是多少。
在python中，当人们使用problot时，参数R^2显示数据的分布与正态分布相比有多好。R^2值越接近值1，适合度就越好。因此，我可以简单地使用该函数通过两组数据的R^2值来比较它们。但是，由于一些机器问题，我不能在我现在的机器上使用python。matlab中是否有类似于R^2值的参数或函数？
非常感谢,
浏览 0提问于2012-10-29得票数 2
2回答
我只是在学习如何使用R，我正在练习一些统计方面的东西，比如正态分布，泊松等。
当我试图计算概率时，结果是一个非常接近零(0)的数字，程序显示结果为0，所以我看不到完整的答案，我需要完整的答案。总会有一个概率，即使是很小的概率！
我的问题是:我可以关闭自我近似吗?或者我可以使用哪些代码来获得完整的答案？
示例：
1-pbinom(q =10, size = 10,prob = 0.8)
结果：
0
浏览 1提问于2014-09-02得票数 1
我正在寻找与Python3中的VGAM::pbetabinom() R包相当的版本，我尝试使用包，但是它没有给出相同的结果。例如，在R中，如果我运行以下命令：
VGAM::pbetabinom(q = 884.0, size = 2425, prob = 0.374491636284026, rho = 9.192015e-05)
I get the following probability result:
0.1849791
但是当我用这个包
from scipy.stats import betabinom
betabinom.cdf(884.0, 2425, 0.37449163628
浏览 5提问于2022-07-07得票数 1
如何在MATLAB中找到斜率(速率)？
例如，假设我有一个散点图：
Year = [2001 2002 2003 2004 2005];
Distance = [1.5 1.8 1.9 2.2 2.5];
scatter(Year, Distance)
hold on
pf = polyfit(Year,Distance,1);
f = polyval(pf,Year);
plot(Year,f)
我可以通过以下方法找到R：
[r,p] = corrcoef(Year,Distance)
我想找出距离每年增加的速率，我认为它相当于斜率？
浏览 4提问于2014-11-10得票数 1
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1回答
如果我有一条回归线和一个r的平方，是否有一个简单的numpy (或其他库)命令来随机绘制，比如说，与回归一致的x的y值？就像你可以从分布中抽取一个随机值一样？
谢谢!
浏览 2提问于2012-02-24得票数 1
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2回答
如何生成具有指定均值和SD的正数随机数列表？我知道如何用R中的r范数来做它，但如果我是对的，它不是正的，因为它是从正态分布取样的。
我最喜欢的语言是matlab，但是R中的脚本也可以。谢谢。
浏览 3提问于2016-11-09得票数 0
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1回答
我需要引导我的混合模型二元逻辑回归。该模型本身工作良好(并得到专家朋友的批准和纠正)，但引导版本是错误的。引导版本之前得到了另一位专家朋友的批准(在CrossValidated中，但后来mods删除了我的帖子，说它不属于CrossValidated)。但是相同的代码恰好适用于简单的固定效应多元logistic回归(尽管在这种情况下也有许多类似于这里的警告(除了lmer()函数："In mer_finalize(ans)：false convergence (8)")之外的警告)。
请告诉我错误在哪里，以及如何调试它。
非常感谢。
我的代码是(我暂时将复制编号保持得太低以至于无法
浏览 2提问于2013-08-25得票数 1
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我正在寻找一个用C/C++或java (或者很容易从这些语言中调用)实现统计正态性测试的库：
我快速浏览了一下boost和GSL，但它们似乎不包括这些。
我非常感谢链接和示例如何使用这些测试(例如，我不确定如何链接R库)
我更愿意在Linux下工作，但这是次要的。
浏览 1提问于2012-01-01得票数 5
有没有什么R包(或C++)有筛子引导？( bootstrap是一种通过对数据或从数据估计的模型进行重采样来估计估计器或测试统计量的分布的方法。当数据是时间序列时，这更为复杂，因为必须以适当地捕获数据生成过程的依赖结构的方式执行自举采样)。对于时间序列，包中有块引导:引导和最大熵引导包中的meboot，但我也想看看筛子引导，我听说它比块产生更好的结果。我已经做了求救和，但什么也找不到。谢谢你的帮助。
浏览 13提问于2012-08-31得票数 1
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我目前正在尝试用偏最小二乘法在R中进行结构方程建模。 使用semPLS包，我能够创建模型并获得路径系数。在那之后，我使用了引导包和函数"bootsempls“来引导我的估计。但是对于函数"summary“，它只给了我一个bca置信区间，但我希望我的路径系数有t个统计值或p值。 有人知道我怎么才能弄到它们吗？或者我错过了统计知识，以便从bca置信区间计算它们？：/
浏览 33提问于2021-01-24得票数 0
1回答
我想在R中绘制自然对数的概率密度函数。
和图片一样:
在获取图像的页面上，它是为Python完成的。
我想在R中得到这样的图，所以请帮帮我。
浏览 7提问于2022-10-19得票数 0
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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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自举过程
、
我编写这个VBA代码是作为一个引导过程(不幸的是，R函数不允许提取每一个重放序列，所以我不得不使用Excel和rnd)：
Sub bootstrap()
Dim i, j, k, l, m, n As Integer
l = 9
For l = 9 To 508
For j = 5 To 4040
Randomize
k = Int((4040 - 5 + 1) * Rnd + 5)
Cells(j, l + 1).Value = Cells(k, 9).Value
Next
Columns(l + 2).Ins
浏览 0提问于2017-10-18得票数 3
1回答
我正在运行一些模拟，每个时间步都有一个分布p(a1)。我正在寻找的是一种绘制每个时间步的p(a1)分布(作为连续线)的方法。
基本上是这样的东西，但没有连接边：
R中的3D绘图总是让我感到困惑，所以如果有人对如何实现这一点有想法，请随时提出建议。您可以使用以下代码来尝试一些东西。
a1 = rep(0, 10)
t = 1:20
pa1 = matrix(ncol=length(a1), nrow = length(t))
for(i in t){pa1[i,]=a1+i}
浏览 1提问于2018-01-24得票数 1
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我发现下面的R代码符合花呢复合泊松伽玛分布。我必须将它与我的399个索赔金额相匹配。我见过下面的R代码ptweedie.series(q, power, mu, phi)和dtweedie.series(y, power, mu, phi)。但是我不能完全理解代码，在将我的数据导入R中后，如何继续？提前谢谢。
浏览 18提问于2014-02-16得票数 2
1回答
你如何在R中定义你自己的分布？如果我有一个如下所示的发行版：
P(D=0)=2/4, P(D=1)=1/4, P(D=2)=1/4
如何将其转换为我可以使用的发行版？
最后，我希望能够使用这些工具，做涉及cdfs、icdfs和pmfs的事情。比如通过cdf类型的东西找到1的概率。我还需要找到如何绘制图形的方法。但我打算在较小的步骤中询问，并尝试在两者之间找出问题。
浏览 0提问于2012-10-12得票数 11
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6回答
自举烦人浮子
、、
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浏览 3提问于2015-04-16得票数 0
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