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怎么在R语言中模拟出特定分布的数据

前面介绍过，通过readr、readxl两个包可以将文件中的数据读入为数据框。...其实，我们还可以在 R 里直接模拟出符合特定分布的数据，R 提取了一些以“r”开头的函数来实现，常见的有下面这 4 个： rnorm，生成服从正态分布的随机数 runif，生成均匀分布的随机数 rbinom...，生成服从二项分布的随机数 rpois，生成服从泊松分布的随机数 例如： r1 = rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 1) r2 = runif(n = 1000, min...= 0, max = 100) r3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.1) r4 = rpois(n = 1000, lambda = 1) 正态分布...hist(r1) 均匀分布 hist(r2) 二项分布 hist(r3) 泊松分布 hist(r4) 写在最后 模拟数据有些时候是非常很有用的，特别是在学习统计作图时。

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YCEO SUHI：2003-2018年夏季昼夜城市热岛强度的像素级空间分布产品合成图

of Summertime Daytime and Nighttime Intensity 简介 YCEO Surface Urban Heat Islands 数据集包括了全世界超10000个城市群的年度...、夏季和冬季，白天与夜晚地表热岛强度指数（SUHI）数据。...该数据集使用了MODIS 8天Terra和Aqua地表温度（LST）产品、Landscan城市分布数据集、2010年全球多分辨率地形数据和欧洲航天局（ESA）气候变化倡议（CCI）的土地覆盖数据。...该产品空间分辨率为300米。 本数据集为Summer_UHI_yearly_pixel：2003-2018年夏季白天与夜晚SUHI强度的空间分布产品（空间分辨率为300米）。...vis_params, 'Daytime UHI', bounds=img.getBounds() ) map 结果 数据引用 此数据集属于公开数据，有关此数据产品正确引用的更多详细信息

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    常见概率分布及在R中的应用

    概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....ngeom(n,prob) 4.超几何分布Hypergeometric Distribution，hyper 它描述了由有限个(m+n)物件中抽出k个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。...画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.

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    YCEO SUHI：2003-2018年冬季昼夜城市热岛强度的像素级空间分布产品合成图

    of Summertime Daytime and Nighttime Intensity 简介 YCEO Surface Urban Heat Islands 数据集包括了全世界超10000个城市群的年度...、夏季和冬季，白天与夜晚地表热岛强度指数（SUHI）数据。...该数据集使用了MODIS 8天Terra和Aqua地表温度（LST）产品、Landscan城市分布数据集、2010年全球多分辨率地形数据和欧洲航天局（ESA）气候变化倡议（CCI）的土地覆盖数据。...该产品空间分辨率为300米。 本数据集为Winter_UHI_yearly_pixel：2003-2018年夏季白天与夜晚SUHI强度的空间分布产品。...vis_params, 'Daytime UHI', bounds=img.getBounds() ) map 结果 数据引用 此数据集属于公开数据，有关此数据产品正确引用的更多详细信息

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    R中的概率分布函数及可视化

    写在前面： 概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。...对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)

    1.7K30

    R语言小数定律的保险业应用：泊松分布模拟索赔次数

    p=14080 在保险业中，由于分散投资，通常会在合法的大型投资组合中提及大数定律。在一定时期内，损失“可预测”。当然，在标准的统计假设下，即有限的期望值和独立性。...由于在保险业中，灾难通常很少发生，而且代价非常高昂，精算师可能有兴趣对少量事件的发生进行建模。背后的定理有时也被称为小数定律。...如果我们进行一些模拟 > n=1000 > ns=100000 > N=rep(NA,ns) > + + + + + > > mean(N) [1] 31.41257 泊松分布的参数是黄色圆盘的面积...上表中的对角线非常有趣。似乎在某种程度上趋向极限值（此处为63.2％）。在n年内观察到的事件数量具有二项式分布。那么，没有灾难的概率为0.632。...解决这个问题的另一种方法是基于以下思想：鉴于在对全球450座反应堆进行的45年观察中（，观察到了三起重大事故，包括“三哩岛”（1979年）和“福岛”（2011年），即两次事故之间的平均时间估计为16年。

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    R语言小数定律的保险业应用：泊松分布模拟索赔次数

    回想一下，二项式分布是精算科学中的标准分布，例如，用来模拟 被保险人死亡人数  。...更准确地说，如果自付额   变得非常大（和 ），我们将获得极值理论中的阈值点以上模型：如果   有一个泊松分布，并在有条件的 ，   是独立同分布的广义帕累托随机变量，然后  具有广义的极值分布...通常用下表来总结此属性， 上表中的对角线非常有趣。似乎在某种程度上趋向极限值（此处为63.2％）。在n年内观察到的事件数量具有二项式分布，其概率为 ，将收敛到参数为1的泊松分布。...也， 即 > [1] 0.4262466 ---- 参考文献 1.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 2.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型 3.r语言泊松回归分析 4.R语言对布丰投针（蒲丰投针...）实验进行模拟和动态可视化 5.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 6.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 7.R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟 8.R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型

    1.3K30

    时空组工具 | 使用 scCube 模拟空间转录组中的多种变异

    scCube是一种SRT模拟器，用于模拟空间分辨转录组学中的多种空间变异性，并生成无偏的模拟SRT数据。...接下来，可以通过基于参考或无参考的策略来生成特定种群的空间分布模式。 scCube工作流程示意图 scCube的工作流程由两个部分组成：1）基因表达模拟；2）空间模式模拟。...在空间模式模拟步骤中，scCube提供了基于参考（reference-based）和无参考（reference-free）两种策略来为前一步生成的基因表达谱模拟各种空间模式。...对于reference-based的空间模式模拟策略，scCube使用最优传输算法构建生成数据中细胞（或spots）与空间参考中位置之间的映射，然后将生成的细胞（或spots）映射到具有最大空间起源可能性的位置...例如，研究团队利用scCube准确模拟了三阴性乳腺癌的肿瘤-免疫微环境的3种典型亚型，分别对应于不同程度的肿瘤-免疫相互作用强度。

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    R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用

    p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。 在上一篇文章中，我们没有查看数据。...我们可以在这里使用混合分布， 与 小额索赔的分布 ，例如指数分布 狄拉克分布 ，即 分布 ，例如Gamma分布或对数正态分布 > I1=which(couts$cout I2...在R中，首先我们必须定义级别，例如 > couts$tranches=cut(couts$cout,breaks=seuils,+ labels=c("small","fixed","large"))....R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

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    R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用

    p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。 在上一篇文章中，我们没有查看数据。...我们可以在这里使用混合分布， 与 小额索赔的分布 ，例如指数分布 狄拉克分布 ，即 分布 ，例如Gamma分布或对数正态分布 > I1=which(couts$cout I2...在R中，首先我们必须定义级别，例如 > couts$tranches=cut(couts$cout,breaks=seuils,+ labels=c("small","fixed","large"))....R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

    1.2K20

    PNAS：模拟微生物群落互作及生命游戏在R中的实现

    ，计算模拟了多个物种之间的相互作用关系及微生物多样性的形成机制。...参数设置： 图2 群落形成的动态模拟。...生命游戏可以产生很多有趣的图形，具体可自行百度。。。 而这篇PNAS似乎是生命游戏在微生物群落中的推广。通过给定参数，模拟群落在时间轴上的多样性变化。...并利用随机森林考察了不同的参数对群落多样性的影响程度。 我在网上搜了一下还真搜到了R语言实现生命游戏的代码。看了之后发现思路并不难，有点后悔没有自己先思考一下就直接搜索了。...依据别人代码的思路，我也在R中实现了简单的生命游戏： # Game of Life # Refer to: https://zhuanlan.zhihu.com/p/136727731 ### 构造初始状态

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    优化雾天目标检测与识别，能见度极低的条件下显著提高信号清晰度！

    传统的图像照明不均匀性校正方法是通过计算空间放置的照明与获取的图像照明之间的差异。在数字处理中，顶帽变换[15]和低秩与稀疏分解[16]通常效果良好，但对于单张图像输入的图像细节保留仍然是一个挑战。...最终，通过所提出的最大直方图均衡（MHE）增强滤波后的图像，它将常规HE扩展到最大化其图像增强能力。实验发现，所提出的方法可以充分利用散射介质中的弹道光信号，带来所需目标最高的对比度。...图像的直方图是H(i)=n(i)/MN，其中i代表\mathbb{Z}中的一个值，H(i)表示具有强度i的像素数量。M，N分别是垂直和水平方向的像素数量。...### 图像增强 所使用的图像增强算法在2.3节中提到。HMHE是对HE的改进。当图像被大核滤波后，它们在直方图上呈现出密集分布，导致常规HE无法放大图像。...作者使用了不同空间频率、形状和距离的目标来模拟真实世界的自然场景。由于室内雾室中雾密度的可控性，作者能够获得无雾的清晰图像，这为评估算法提供了显著优势。户外实验的数据用于进一步验证算法的可靠性。

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    R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析

    p=14874 通常，GLM的连接函数可能比分布更重要。...为了说明，考虑以下数据集，其中包含5个观察值 x = c(1,2,3,4,5) y = c(1,2,4,2,6) base = data.frame(x,y) 然后考虑具有不同分布的几个模型，以及一个链接...=3,ylim=c(.001,.32),xlab="power",ylab="error") ​ 因此，分布通常也不是GLM上最重要的一点。...---- ​ 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归

    4.1K21

    原来如此：光量子芯片与光量子芯片冷敷贴的区别！

    比如说，在空间搜索算法中，科学家理论上证明量子行走若要打败自己的经典对手，那么它的维度必须要大于一。而对于更复杂的石墨烯、光合作用和神经网络系统的模拟，需要的维度会更高。...光量子芯片，光量子芯片冷敷贴，光量子冷敷贴这种二维结构对应不同传播长度模式单光子分布概率的理论和实验结果如下图所示，高强度的峰总是出现在对角元位置。...但是，想要将量子行走真正运用于模拟量子计算来展现量子算法优越性，必须满足两个条件：足够多的行走路径，及可根据算法需求自由设计的演化空间。...以往的量子行走实验受限于所能制备的物理体系的尺寸限制，只能做出几小步演化的原理性演示，且从来不能在真正的空间二维体系中自由演化，远不足以用于模拟量子计算实验。...金贤敏团队成功在具备庞大节点规模的系统中观察到光量子的二维行走模式，实验验证量子行走不论在一维还是二维演化空间中，都具有区别于经典随机行走的弹道式传输特性（ballistic transport）。

    41590

    【GAMES101】Lecture 20 颜色

    光 光是由不同波长的光波组成的，其中可见光的波长范围在400nm到700nm 用谱功率密度（Spectral Power Distribution ），SPD来描述光在不同波长的分布，就是光源在不同波长的功率分布...不同人的这三种锥细胞分布数量差别比较大 那对于照进眼睛的光这三种锥细胞就会有不同的反应强度，那么光在不同波长上有不同的强度分布，锥细胞对于不同波长的光也会有不同的反应强度，所以每种锥细胞感知到的强度就是这两个分布函数的乘积在波长上的积分...，计算机里面用的是加色系统，也就是用RGB三原色通过调整它们的三个的大小来混合出不同的颜色，并用它们各自的参数大小（R，G，B）来表示 CIE RGB颜色匹配实验 CIE是个组织，他们做了个实验，用RGB...，就将两个函数乘积求积分的结果就行了 颜色空间 CIE XYZ颜色空间 CIE还是那个组织，CIE XYZ是科学研究里面常用的颜色空间，同样有一个颜色匹配函数，但是这个函数是人造的，并不是实验测出来的，...并且呢之前那个颜色匹配函数里面的R是存在负数的，这里都是正数，但是同样可以通过不同的x、y、z来模拟不同波长光的效果，这里的Y是亮度 通过归一化让x+y+z=1，在二维上只显示x和y来把整个颜色空间显示在二维上

    12710

    . | 基于非线性机械展开响应的端到端新蛋白生成使用语言扩散模型

    通过分子模拟进行直接验证，作者展示了所设计的蛋白质是全新的，并且满足了目标机械性质，包括展开能量和机械强度。 近年来，深度学习方法的发展及其在蛋白质研究和设计中的应用为蛋白质研究和设计提供了快速途径。...展开响应和机械性质的分布概览显示在图2（C和D）中。具体来说，在图2D中，展开能量或韧性显示出双峰分布，而强度呈现出单峰分布；在图2C中，可以观察到蛋白质之间存在各种展开响应。...作者利用这一知识，通过应用pLM将蛋白质序列从标记化序列空间转换到词概率潜在空间。然后训练一个在先前工作中开发的扩散模型在这个概率潜在空间中运行。...在机械展开响应方面，生成蛋白质的测量拉力向量与输入条件之间的R^2值和相对L2误差在案例中显示出单峰分布，中位数分别为0.56和0.36（图5，A和B）。...以拉力的最大值定义的强度显示出R^2值为0.41（图5E），略小于拉力分量的R^2值（如图5C中列出的0.54）。同时，韧性的R^2值为0.93，远高于拉力分量的R^2值（图5C）。

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    R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列|附代码数据

    ----点击标题查阅往期内容R语言连续时间马尔科夫链模拟案例 Markov Chains左右滑动查看更多01020304自我激发性在时间标记 2 之前的前四个事件中是可见的。...事件间时间的对数图，或者在我们的案例中，对指数分布的QQ图，证实了这点。下面的图显示了一个很好的R2拟合。现在我们知道该模型很好地解释了到达的聚类，那么如何将其应用于交易呢？...在文献[3]中，作者使用双变量霍克斯过程的买入和卖出强度比作为进行方向性交易的进入信号。改进Hawkes 过程的对数似然函数具有 O(N2) 的计算复杂度，因为它在交易历史中执行嵌套循环。...：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计、Delta法R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析R语言有极值（EVT）依赖结构的马尔可夫链(MC)对洪水极值分析R语言POT超阈值模型和极值理论...MCMC模型用R语言模拟M / M / 1随机服务排队系统用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统用R语言模拟M/M/1随机服务排队系统

    1.5K30

    R语言对混合分布中的不可观测与可观测异质性因子分析

    p=13584 ---- 之前，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。 X 代表一个人的身高。...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别， 现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...因此，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。...点击标题查阅往期内容 R语言实现：混合正态分布EM最大期望估计法 在R语言和Stan中估计截断泊松分布 在R语言中使用概率分布：dnorm，pnorm，qnorm和rnorm R语言混合正态分布EM...最大期望估计 在R语言和Stan中估计截断泊松分布 更多内容，请点击左下角“阅读原文”查看报告全文 ?

    59810

    R语言对混合分布中的不可观测与可观测异质性因子分析

    p=13584 ---- 今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。让  X 代表一个人的身高。...，例如 当我们有一个获得混合分布不可观察的异质性因子：概率 p1，一个随机变量    ，概率p2，一个随机变量    。...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别， 现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...: 0.5488, Adjusted R-squared: 0.5465 F-statistic: 240.8 on 1 and 198 DF, p-value: < 2.2e-16 我们得到的均值和方差的估计与之前获得的估计相同...因此，正如今天上午在课堂上提到的，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。

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