来自x和y数据的密度分布和条形图
是一种数据可视化方法，用于展示数据的分布情况和频数统计。密度分布图可以帮助我们了解数据的分布形态，而条形图则可以展示不同类别或区间的数据频数。
密度分布图是通过将数据点在数轴上的位置进行核密度估计，绘制出数据的概率密度分布曲线。它可以帮助我们观察数据的峰值、偏态和尾部情况，从而对数据的分布特征有更直观的认识。在密度分布图中，面积代表了数据的概率密度，因此可以通过比较不同区域的面积来了解数据的相对分布情况。
条形图则是通过绘制不同类别或区间的矩形条来表示数据的频数或频率。每个矩形条的高度代表了该类别或区间的数据数量，从而可以直观地比较不同类别或区间之间的数据差异。条形图常用于展示离散型数据的分布情况，例如不同产品的销售量、不同地区的人口数量等。
对于密度分布和条形图的应用场景，可以举例如下：
- 数据分析：通过密度分布和条形图可以直观地了解数据的分布情况，帮助分析人员发现数据的特点和规律。
- 统计学研究：密度分布和条形图可以用于展示样本数据的分布情况，帮助统计学研究人员进行数据分析和推断。
- 业务决策：通过对数据的密度分布和条形图的分析，可以帮助决策者了解业务的现状和趋势，从而做出相应的决策。
腾讯云提供了一系列与数据可视化相关的产品和服务，可以帮助用户实现密度分布和条形图的绘制和分析。其中，推荐的产品包括：
- 腾讯云数据万象：提供了丰富的图像处理和分析功能，可以用于生成密度分布图和条形图等数据可视化效果。
- 腾讯云大数据分析平台：提供了强大的数据分析和可视化工具，可以帮助用户进行数据探索和可视化分析。
- 腾讯云图数据库 TGraph：提供了高性能的图数据库服务，可以用于存储和分析复杂的关系数据，并支持可视化展示。
以上是关于来自x和y数据的密度分布和条形图的完善且全面的答案。
相关·内容
1回答
我有一个dataframe df，用于在同一个x轴上生成两个条形图。我不想以条形图的形式显示这些值，而是想要一条符合条形的曲线。也就是说，它应该有点像高斯或正态分布拟合，但我想保持x轴和y轴相同，而不是显示频率。我还需要适合从0开始，并对任何负值。我该怎么做？我想the curve_fit函数可能很有用，或者sns.distplot
df
size a b
0 0.000000 6.20405
1 0.000000 9.262046
2 2.51524 14.28944
3
浏览 3提问于2017-12-04得票数 1
回答已采纳
我试图使用Matlab的nlinfit函数来估计x，y配对数据的最佳拟合高斯值。在这种情况下，x是二维方向的范围，y是“是”响应的概率。
我从相关文章中复制了@norm_funct，我想返回一个平滑的正态分布，它最好地近似于y中的观测数据，并返回最佳拟合pdf的大小、平均值和SD。目前，安装的功能似乎是不正确的缩放和不顺利-任何帮助非常感谢！
x = -30:5:30;
y = [0,0.20,0.05,0.15,0.65,0.85,0.88,0.80,0.55,0.20,0.05,0,0;];
% plot raw data
figure(1)
plot(x, y, ':rs
浏览 0提问于2013-11-28得票数 0
回答已采纳
3回答
我有一些已经在数据框中导入的表格调查数据，并可以使用ggplot从它制作条形图。
X X.1 X.2
3 Less than 1 year 7
4 1-5 years 45
5 6-10 years 84
6 11-15 years 104
7 16 or more years 249
ggplot(responses[3:7,], aes(y=X.2, factor(X))) + geom_bar()
我想在条形图上叠加一条正常的曲线，下面是一个水平的方框和胡须图，但我不确定
浏览 3提问于2012-02-01得票数 0
1回答
我有一个整数的一维向量，我使用下面的直方图对其进行拟合
df <- data.frame(Class =c(1,2,3,4,5,6,3,2,4,5,6,4)))
ggplot(df, aes(x=Class))+
geom_bar(data=subset(df,Class==7), fill="steelblue1", width = 45) +
geom_bar(data=subset(df,Class==125), fill="steelblue1", width = 45) +
geom_bar(data=subset(df,Class
浏览 6提问于2020-06-26得票数 0
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
假设我有一组我怀疑来自同一分布的数字。
set.seed(20130613)
x <- rcauchy(10)
我想要一个函数，从相同的未知分布中随机生成一个数字。我曾经想过的一种方法是创建一个density对象，然后从这个对象中得到of，然后取一个随机一致变量的逆函数。
den <- density(x)
#' Generate n random numbers from density() object
#'
#' @param n The total random numbers to generate
#' @param den The
浏览 5提问于2013-06-13得票数 9
回答已采纳
2回答
所以我有一个柱状图，其中y轴是对数(频率)。从它的角度来看，条形图似乎呈指数级下降，但我想确定这一点。我想做的也是在这张图上画一个指数。因此，如果我的条形降到指数以下，我就会知道我的条形会以指数或比指数更快的速度减少，如果条形位于指数的顶部，我就会知道它们不是按指数减少的。如何在条形图上绘制指数图？
下面是我的图表，如果有帮助的话：
浏览 1提问于2013-07-17得票数 2
我想对我的数据是否符合特定的分布函数进行直观的评估。为此，我使用R生成分位数-分位数(Q-Q)图。分布函数非常具体，没有出现在概率分布的标准列表中，因此我编写了自己的R函数来描述它。它在下面的代码中称为'DistFunc‘，由两个伽马函数的比率组成。
简而言之，我在代码中所做的就是从文件'DistributionEstimate.txt‘中读取数据，该文件包含两列。列1是x值，列2是y值。变量'a‘和'b’是我之前在另一个程序中使用该分布函数对数据的最小二乘拟合确定的最佳拟合参数。然后，我定义了DistFunc，并尝试使用qqmath函数绘制Q-Q图。
问题出现
浏览 5提问于2014-05-24得票数 2
我正在研究VAE，对神经网络和统计都很陌生。
经过一定的研究，我对VAE的概念有了初步的了解。
但让我困惑的是，概率分布p(x)本身的意义。
当x是图像数据时，“图像的概率分布”的含义是什么？什么是“潜在空间的概率分布”？
当我在学校学到概率分布时，x在p(x)中总是数不胜数的(骰子的值，苹果的数目，.)，所以我可以得到一些像p(x=1)这样的值。
但我不明白p(‘图像数据’)，p(‘潜在空间’)的含义。
虽然许多网站解释了VAE的概念和逻辑流程出色，但我被我的知识缺乏所困。
有人帮我吗？
浏览 0提问于2019-10-18得票数 0
回答已采纳
我有一个数据集，它的发行版如下所示：
📷
我需要从集合中获取随机样本数据，以便分布更加均匀。类似这样的东西(把绿地中的数据取出来)：
📷
我知道如何通过获取数据，放入单独的“存储桶”(将数据分发到X桶，从每个桶获取Y样本)，但我想知道是否有更简单的方法。
这个结果不需要100%的精确性--一个好的近似就足够了。
浏览 0提问于2016-11-29得票数 3
1回答
重要抽样-蒙特卡罗积分
、、、、
我正在尝试用重要抽样来实现蒙特卡罗积分。我已经创建了一个简单的例子，我希望集成h(x)，它有一个学生t分布(mu =1，sigma =1，df=100)，但是我们放大了4次，我想在间隔上集成-2,2 - f(x)，我的h(X)的pdf是t(1,1,100) -我的建议分布是g(x)，和正态(0,1)。
我做不到这份工作..。我很困惑如何实现重要性抽样和使用概率密度函数的h(x)和建议分布g(x)。我肯定我的实现是错的。我希望有人能帮帮我？
xtemp<-rnorm(100000)
x<-xtemp[which(xtemp>=-2 & xtemp<=2)]
h
浏览 5提问于2012-12-24得票数 1
我正在使用ggplot2创建一个直方图：
geom_histogram(aes(x=...), y="..ncount../sum(..ncount..)")
我得到了一个错误：
Mapping a variable to y and also using stat="bin".
With stat="bin", it will attempt to set the y value to the count of cases in each group.
This can result in unexpected behavior and
浏览 2提问于2013-03-27得票数 16
回答已采纳
我在曲线拟合上遇到了问题，我的随机数据在函数上
这是我的密码
N = 100;
mu = 5; stdev = 2;
x = mu+stdev*randn(N,1);
bin=mu-6*stdev:0.5:mu+6*stdev;
f=hist(x,bin);
plot(bin,f,'bo'); hold on;
x_ = x(1):0.1:x(end);
y_ = (1./sqrt(8.*pi)).*exp(-((x_-mu).^2)./8);
plot(x_,y_,'b-'); hold on;
似乎我有向量大小的问题，因为它给了我错误
Err
浏览 8提问于2022-06-01得票数 0
回答已采纳
我已经订购了条形图，并希望使用一个度量来比较分布的形状。一些条形图实际上是平坦的，所有的条形图都达到相同的y值，而另一些条形图的标准差很高，第一条达到很高的值，最后的条形图达到很低的值，然后其他条形图可以在这两个极值之间的任意位置进行拟合，请参见图。
我不认为标准差是这些分布的理想指标，因为它有可能有一个很高的顶值和一个非常低的底部值，但是大多数中间值偏向于最高值。我会选择偏斜度，但它是否可能衡量偏度约为0，而不是关于平均数？
浏览 0提问于2015-12-15得票数 1
当在datashader中绘制一组数据时，如果X轴有离散的数字和欠采样，就会在可以看到背景的列之间留下空白。
我一直试图通过设置一个更大的点大小或者使用动态传递函数来解决这个问题。没有运气-很可能我只是不知道正确的方式应用这些。
下面是重现我的意思的示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import datashader as ds, colorcet
import holoviews as hv
from holoviews.operation.datashader import datashade
from holoviews impo
浏览 8提问于2021-03-01得票数 1
回答已采纳
1回答
假设我有两个大小不同的数据集，每个数据集包含x和y来定位每个观察。
set.seed(1)
x1 <- runif(1000,-195.5,195.5)
y1 <- runif(1000,-49,49)
data1 <- data.frame(x1,y1)
x2 <- runif(2000,-195.5,195.5)
y2 <- runif(2000,-49,49)
data2 <- data.frame(x2,y2)
在这里，我生成了两个具有特定区域内随机位置的数据集。
然后，我生成了每个数据集的两个六边形。为了实现对回收箱的跟踪，我需要设置IDs = T
浏览 0提问于2018-08-15得票数 1
回答已采纳
我有一系列的实验数据值X和Y，用来生成一个散射图，这个散点图看起来非常类似于伽马分布，我读过一些文章说这些实验数据可以用伽马分布来表示/建模。
因此，我编写了下面的python代码来查找伽马分布常量：
import csv
import random
import scipy as sp
import scipy.stats as ss
from collections import defaultdict
columns = defaultdict(list)
with open('case_1_RTD.csv') as f:
reader=csv.reader(f
浏览 9提问于2014-10-06得票数 1
我正在尝试使用Matlab绘制高斯曲线。我的代码是这样的。
a=1/(0.1*sqrt(2*3.14))
y1=a*exp(-1*(((X1-Mu).^2)./(2*(Sigma^2)) ))
plot(X1,y1)
我的图表看起来像
它显示了正确的形状，但y轴上的值将上升到4。据我所知，高斯是一个概率分布函数，因此必须始终返回0到1之间的值。
浏览 0提问于2016-12-10得票数 0
据我所知，密度曲线下的面积应该总是等于1。
我的代码如下所示：
p <- ggplot() +
geom_density(data = data_plot, aes_string(x = "value", color = group_by),
position = "identity", size = 0.5, na.rm = TRUE) +
labs(x = data_plot$unit[data_plot[, group_by] == group_member[1]], y = "density")
浏览 2提问于2018-01-25得票数 3
回答已采纳
为什么下面代码中的np.mean和np.std()不等于0和1？
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm
X=np.linspace(-2,2,10)
Y=norm.pdf(X,0,1)
print(np.mean(Y))
print(np.std(Y))
输出：
0.21936441852687888
0.1235380616222831
浏览 0提问于2020-04-24得票数 0
2回答
我不太懂统计学术语。
我试着阅读有关统计的文章，每一篇文章都说分布，并显示钟形曲线的图片。我知道x轴的钟形曲线将取数据的值，但y轴总是有数据的计数/频率吗？
分布和直方图是否相同？
我确实找到了一篇关于分布和直方图差异的文章。
https://asq.org/quality-resources/histogram
但是它说直方图是最常用的频率分布。
那么，这是否意味着还有其他类型的发行？还是变量的分布总是指频率分布？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 3
1回答
我有两组数据，一个是x轴，另一个是y轴。
我想用Lmfit对这些数据进行拟合，使用以下Lèvy发行版的定义。
我对c参数有一个限制，这意味着它必须大于零。
下面是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lmfit import Model
from lmfit import Parameters
def Levy(x, c, m):
sq = np.sqrt(c/(2*np.pi))
ex = np.exp(-c/(2*(x-m)))
den = (x-m)**(3/2)
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用MASS软件包中的kde2d函数，为数据集中的每一对数值列生成2D核密度分布。
这需要以下参数：
kde2d(x, y, h, n=25, lims = c(range(x), range(y)))
其中n是“每个方向上的网格点的数量。可以是标量或长度为-2的整数向量”。
我想为每一对柱优化网格的尺寸。当时，我使用的是10x10的固定尺寸。有没有人知道优化网格大小的公式，这样我就可以为每一对列生成最佳密度估计？
谢谢
浏览 0提问于2016-10-24得票数 0
1回答
地块理论反演-卡方分布
、、、
我想把我的“经验”数据与理论上的逆卡方分布进行比较。如何绘制理论分布图？
假设以下数据：
require(invgamma)
set.seed(10)
y<-rinvchisq(1000, 10)
这导致了“经验性”的分布，具体如下：
as.tibble(y) %>%
ggplot(aes(y)) +
geom_histogram(bins=100)
我的直觉告诉我，我应该使用可以在dinvchisq包中找到的-function。但不能很好的适应。有人知道如何处理这件事吗？
编辑：
添加解决方案，感谢@marvinschmit和@BenBolker。
requi
浏览 2提问于2021-01-13得票数 1
回答已采纳
1回答
可复制的数据：
## NASA space shuttle o-ring failures
fail <- factor(c(2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1,
1, 2, 1, 1, 1, 1, 1),
levels = 1:2, labels = c("no", "yes"))
temperature <- c(53, 57, 58, 63, 66, 67, 67, 67, 68, 69, 70, 70,
浏览 6提问于2022-05-09得票数 0
回答已采纳
我有两个图，我需要标准化(曲线下的面积=1)，每个都是单独的，然后在一起。我试过了
N1 = (x1 - mean(x1))/sd(x1)
N2 = (x2 - mean(x2))/sd(x2)
但我不知道这是不是正确的做法？另外，如何将这两个情节合并，并将它们规范化为一个情节？
这个怎么样？
A = diff(y1)*rollmean(x1,2)
riemann_sum = sum(A)
yn = cumsum(A) /riemann_sum
yn = c(0,yn) plot(y1,yn )
plot(y1, c(0, diff(yn)/ diff(x1) )
浏览 1提问于2018-04-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在读一段生成随机数的代码。但我不知道它是哪个发行版。有人能告诉我是哪个发行版吗？
#include<cmath>
double rand(double min, double max)
{
return min+(max-min)*rand()/(RAND_MAX+1.0);
}
double normal(double x, double miu,double sigma)
{
return 1.0/sqrt(2*pi)/sigma*exp(-1*(x-miu)*(x-miu)/(2*sigma*sigma));
}
double randn(double m
浏览 0提问于2016-05-03得票数 1
1回答
我希望在R中复制类似于this image的东西。我的目标是在具有不同参数的瑞利和其他分布的同一图上绘制一系列pdf和/或cdf。理想情况下，我希望将一个相同的x值序列和一个参数值序列放入一个数据框中，然后使用ggplot绘制该数据框。 到目前为止，我已经尝试了几种排列方式： "Scale <- c(0.5,1,2,3,4)；x <- seq(-1，12，by = 0.1)，y <- VGAM::drayleigh(x，scale =Scalei.)“。 最好的方法是什么？我已经尝试了几次，使用for循环和rep(seq(...))但没有成功。谢谢。
浏览 22提问于2021-04-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我已经开始使用python进行分析了。我想做以下几点：
获取数据集的分布
得到这个分布的峰值
我用来自gaussian_kde的scipy.stats对核密度函数进行了估计。guassian_kde对数据作了任何假设吗？我使用的数据随着时间的推移而改变。因此，如果数据有一个分布(例如高斯)，那么它以后可能会有另一个分布。gaussian_kde在这个场景中有什么缺点吗？在中，为了得到数据分布，建议对每个分布中的数据进行拟合。那么使用gaussian_kde和中提供的答案有什么区别呢？我使用了下面的代码，我还想知道gaussian_kde是否是估计pdf数据是否会随时间变化的好方
浏览 3提问于2015-07-06得票数 11
回答已采纳
我想画一张直方图，y轴显示观察值在仓位中的比例。我尝试按照这里的建议使用代码。
ggplot(data=diamonds, aes(x=carat, after_stat(density))) + geom_histogram(binwidth = 0.05, position="identity", fill = "white", colour = "black")
还有这里
ggplot(data=diamonds, aes(x=carat)) + geom_histogram(aes(y=..density..), binwid
浏览 19提问于2020-05-19得票数 0
回答已采纳
我试图在ggplot2中显示一些与高斯核相转换的频率。我试着用：
+ stat_smooth(se = F,method = "lm", formula = y ~ poly(x, 24))
但没有成功。
我读了一篇文章，建议频率应该与高斯核相转换。ggplot2 2的stat_density函数()似乎能够产生。
然而，我似乎无法用stat_density取代我的几何学。我的密码有什么问题吗？
require(reshape2)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)
fileName = "/1.csv" # down
浏览 2提问于2014-09-30得票数 2
回答已采纳
因此，我正在研究电信数据集，建立一个机器学习模型来预测流失率。当我开始创建条形图时，我得到了一个类型错误，它说“x和y变量看起来都不是数字的”。X和y变量都是dtype=对象。
我的问题是，当创建这样的图形时，是否必须有一个变量应该是数字？我试图谷歌的原因，但无法理解，如果有人可以帮助我正确的解释，这将是很好的。
浏览 5提问于2021-04-21得票数 0
回答已采纳
2回答
R中一列数据的图频率分布
、、、、
我有一个系列的值(即一列数据)，我想要创建一个图，其中包含x轴上的数据值范围以及每个值出现在y轴上的数据集中的频率。
我想要的是非常接近
# Kernel Density Plot
d <- density(mtcars$mpg) # returns the density data
plot(d) # plots the results
以及堆栈溢出上的。
然而，我想要频率(相对于密度)在y轴上。
具体来说，我使用的是网络度分布，我想要一个带有开放圆点的双日志规模，即。
我研究过相关的资源和问题，但没有找到我想要的：
R's 的食谱接近我想要的，但不是精确的。我想用“计数”代
浏览 2提问于2014-06-25得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
2回答
带累积和的离散曲面积分
、、、
我有一个矩阵z(x，y)
这是一个由一个独特的核密度估计(即不是通常的pdf，它没有函数)构建的NxN专用pdf。它是多元的，不能分离的，是离散的数据。
我不想构造一个NxN矩阵(F(x，y))，它是这个pdf的2维累积分布函数，这样我就可以随机抽样F(x，y) = P(x <X，y< Y)；
在分析上，我认为多元函数的CDF是pdf的表面积分。
我尝试的是使用cumsum函数来计算曲面积分，并用多元法向解析解测试这一点，两者之间似乎有一些出入：
% multivariate parameters
delta = 100;
mu = [1 1];
Sigma = [0.25 .3
浏览 11提问于2014-06-05得票数 1
回答已采纳
1回答
P = np.array(
[
[0.03607908, 0.03760034, 0.00503184, 0.0205082 , 0.01051408,
0.03776221, 0.00131325, 0.03760817, 0.01770659],
[0.03750162, 0.04317351, 0.03869997, 0.03069872, 0.02176718,
0.04778769, 0.01021053, 0.00324185, 0.02475319],
[0.03770951, 0
浏览 2提问于2022-07-05得票数 0
回答已采纳
我试着绘制几个二项分布，并表明随着N的增加，曲线看起来越来越像正态分布。我尝试过使用dbinom，但我得到的结果如下：
下面是我用来生成这个发行版的代码：
x <- -5:250
y10 <- dbinom(x, 10, 0.5)
y30 <- dbinom(x, 30, 0.5)
y60 <- dbinom(x, 60, 0.5)
y100 <- dbinom(x, 100, 0.5)
ynorm <- dnorm(x, mean=-1, sd=1)
y10 <- y10 * sqrt(y10) / 0.8
y30 <- y30 *
浏览 0提问于2017-03-09得票数 2
回答已采纳
6回答
将数据与分布相匹配？
、、、
我不是统计学家(更多的是一个研究网站的开发人员)，但最近我听到了很多关于和的消息。所以出于好奇，我想问这个问题(虽然这里的专家听起来很傻)，因为我不确定这个领域的进展，我想知道没有可靠统计背景的人是如何处理这些问题的。
给出一组从实验中观察到的实数，假设它们属于众多分布之一(如Weibull，Erlang，Cauchy，指数等)，是否有任何自动方法来为数据找到正确的分布和分布参数？有什么好的教程可以引导我完成这个过程吗？
真实世界场景:例如，我发起了一项小型调查，记录了一个人每天与多少人交谈的信息，比如300人，我有以下信息：
1 10
2 5
3 20
...
...
在调查期间，X-Y告诉
浏览 5提问于2010-11-27得票数 29
回答已采纳
我使用下面的代码来计算一个正态分布的随机数(µ=245，sd = 24.5，n= 9)低于200的次数。
# This is a simulation to count the Binomial from B samples of
# size n from a Normal population with mu and sigma that fall below
# a cutoff x_0 B = 100000; mu = 245; sigma = 24.5; n = 9 x_0 = 200
# for one sample
y_count = numeric(n
浏览 0提问于2015-01-28得票数 0
1回答
我试着按照这里的例子做一个简单的堆叠密度图：。
我正在使用融化的数据，但当我试图在y轴上用"value“绘制它时，我得到了一个错误。
这是我的原始数据：
> str(bug)
'data.frame': 39 obs. of 10 variables:
$ year : int 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 ...
$ SampleDate : Factor w/ 39 levels "01-Aug-07","02-Jun-06&#
浏览 1提问于2016-05-07得票数 0
1回答
我正在寻找一个函数，它与excel的CHIINV功能相同。从Microsoft文档中，CHIINV的定义是返回x-平方分布的右尾概率的逆。
例如，=CHIINV(0.2,2)返回3.21
在R中我能找到的最接近的函数是geoR的dinvchisq，
dinvchisq(0.2,2)返回1.026062
请帮帮我！
浏览 4提问于2014-12-18得票数 2
回答已采纳
1回答
我知道有invgamma的存在，但我不确定这是否有效/如何正确使用它。如果X有一个具有形状参数r = 3和尺度参数ρ = 6的Gamma分布，那么是否有一种方法可以计算y，使Prob(X < y) = .95？谢谢!
浏览 3提问于2021-09-09得票数 2
回答已采纳
1回答
我有两个普通的X=Y，分别是μ1，μ2，σ1和σ2。我需要的是这两个函数乘积的积分--如果X以一定的概率出现在μ1，Y以一定的概率出现在μ2，那么概率P(PDF)是多少？
x=linspace(-500,500,1000)
e1 = normpdf(x,mu1,sigma1)
e2 = normpdf(x,mu2,sigma2)
solution = sum(e1*e2)
为了可视化，e1是蓝色的，e2是绿色的，e1*e2是红色的(为了可视化，放大因子100 )：
但是，在给定mu1、mu2、sigma1和sigma2的情况下，是否有一种更直接的方法来计算solution
谢谢!
浏览 4提问于2012-10-05得票数 0
我试图从以下混合伽马分布模型中取样：
R代码如下：
该算法可以转化为矢量化方法。
步骤1:在向量k_1,...,k_n中生成整数的随机样本k，其中P(k)=θ_k、k=1、...,5。
步骤2:设定速率=1/k。
n <- 5000
k <- sample(1:5, size=n, replace=TRUE, prob=(1:5)/15)
rate <- 1/k
x <- rgamma(n, shape=3, rate=rate)
我的问题是为什么x现在是这五种伽玛分布的混合物？在混合模型的表达式中，似乎也需要系数theta_k。
浏览 6提问于2022-06-27得票数 2
回答已采纳
我得到了x的pdf，当x在0和1之间时，f(x) = 2x，否则f(x) =0。在课堂上，我们学习了从均匀分布中采样，并转换数据来求解y，然而，我不确定如何在这里应用，因为如果我从均匀分布中生成数据，那么大部分数据将在0到1之间。
我按错误的顺序执行这些步骤了吗？这似乎是奇怪的PDF，将导致大多数数据只是乘以2。
浏览 0提问于2019-02-11得票数 0
我想用N个随机点填充这个椭圆
clear ,close all;
xCenter = 15;
yCenter = 10;
xRadius = 3.5;
yRadius = 8;
theta = 0 : 0.01 : 2*pi;
N = 100; % N rand points
x = xRadius * cos(theta) + xCenter;
y = yRadius * sin(theta) + yCenter;
plot(x, y, 'LineWidth', 1);
axis square;
grid on;
我尝试了这段代码，用特定的参数在椭圆内生成10
浏览 1提问于2017-12-30得票数 3
回答已采纳
我通过斯坦福的在线讲座学习机器学习已经有几天了，在第四讲中，讲师介绍了GLM(广义线性模型)和指数族。
x，y，p分别表示特征，预测结果，分布参数。
他的结论是，如果我们假设P(y|x;p)在指数族中，如果问题是一个二项式分类问题，即y∈{0,1}，那么P(1|x;p)是逻辑函数。
我对数学部分没意见，但我不知道当我们假设P(y|x;p)在指数族中时，这意味着什么，现实中这个假设为真的条件是什么？
我知道中心极限理论，它说一个随机变量是其他独立随机变量的总和，将近似于高斯分布，这与我的问题有关吗？
浏览 4提问于2017-05-16得票数 0
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
回答已采纳
4回答
x = [1 2 3 3 4]
cdfplot(x)
在谷歌搜索之后，我发现上面的代码会在Matlab中为我绘制一个累积分布函数。
有没有一种简单的方法来绘制概率密度函数？
来澄清一下。我需要一个x轴均匀分布的图。我不希望它看起来像条形图。(我会有数百万个整数)
抱歉，请再次更新。我的数据是整数，但实际上它们代表了时间(我希望在完全相同的值上有几个相当高的峰值，而其他值应该看起来不是离散的)。实际上，我开始怀疑这是不是本质上不是离散整数。CDF肯定可以工作，但是当涉及到PDF时，它似乎比我预期的要复杂得多。
浏览 1提问于2011-04-23得票数 6
回答已采纳
1回答
我有一组图像。我想学习一个类别支持向量机(OC)来模拟特定类(正)的分布，因为我没有足够的例子来表示其他类(负)。我对OC的理解是，它试图将数据从原始数据中分离出来，或者换句话说，它试图学习一个超空间来适应一个类数据。
我的问题是，
如果我想用OC的输出作为概率估计，我怎么做呢？
OC和任何聚类算法(例如k均值)有什么区别？
浏览 2提问于2013-01-29得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
