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我想对二元正态分布进行离散近似。也就是说,我想计算一个矩阵,其中每个条目是落入下图小方块之一的概率。
这是我到目前为止所做的。
library(mvtnorm)
library(graphics)
euclide = function(x,y){sqrt(x^2+y^2)}
maxdist = 40
sigma = diag(2)
m = matrix(0,ncol=maxdist*2 + 1, nrow=maxdist*2 + 1)
for (row in -maxdist:maxdist){
for (col in -maxdist:maxdist){
if ( euclide(abs(row), abs(col)) < maxdist ){
lower = c(row-0.5, col-0.5)
upper = c(row+0.5, col+0.5)
p = pmvnorm(lower = lower , upper = upper, mean = c(0,0), sigma = sigma)
} else {
p = 0
}
m[row + maxdist + 1,col + maxdist + 1] = p
}
}
m = m[rowSums(m)!=0,colSums(m)!=0]
contour(m, levels = exp(-20:0), xlim=c(0.3,0.7), ylim=c(0.3,0.7))
maxdist
),但我希望改善其计算时间。但这不是我的主要问题......
最佳答案
我不是 R 人,但我确信正态分布有一个 CDF 函数。如果你想要的是从字面上描述落入每个方块的概率矩阵,我们可以使用这个 CDF 函数来得到答案。由于 2D 正态分布具有独立的边际分布,因此这里的问题只是针对轴位置 [x_left, x_right] 和 [y_left, y_right] 描述的每个正方形提出 2 个问题:
P = (CDF(x_right) - CDF(x_left))*(CDF(y_right) - CDF(y_left))
关于r - 二元正态分布的离散近似,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31216151/
我有一个数字列表,其中包含这些数字的样本平均值和标准差。现在我正在尝试找出平均值+-SD、平均值+-2SD 和平均值+-3SD 中的数字。例如,在mean+-SD部分,我编写了这样的代码: ND1 =
这个问题在这里已经有了答案: 关闭 10 年前。 Possible Duplicate: erf(x) and math.h Best library for statistics in C++?
我正在尝试模拟球迷到达体育场。系统本身,我相信不会有问题,但是,粉丝的到来是一个正态分布。 我的问题是: 我有一个特定的到达时间,比如 100 分钟和 1000 个粉丝,我需要在该分布之后的某个时间生
在 Julia 中,有人实现了正态分布 pdf 或 cdf 来支持任意精度的 BigFloats。 例如,此代码返回 0.0,而实际上这些值应该略有不同。 x = parse(BigFloat, "2
给定具有上限和下限误差的平均值,计算分割正态分布的最佳方法是什么? 到目前为止我已经: from random import choice, gauss def random_split_normal
我希望用户指定分布的范围 delta、sigma 以及它应该产生的随机值的数量。但是在 Iron Python 中生成具有正态分布的随机值的最佳方法是什么?我在 NumPy 中找到了一个可以执行此操作
我的说明:编写一个程序,开始询问用户正态分布的均值 u 和标准差 s(参见 wiki article) 程序然后要求 N,然后要求 N 个值 x。对于每个 x,它都会将 f(x) 写到屏幕上。请注意,
通用的 Accept 拒绝算法和往常一样。 1 从 Unif[0,1] 生成 U 1 ,U 2 ,U 3 2 X ← −log(U 1 ) 3 if U 2 > exp(−0.5(X − 1) 2 )
我需要计算两条曲线之间的面积。我有很多数据,所以我想以编程方式进行。 基本上,我总是有 2 个正态分布,根据平均值和标准差计算得出。然后我想计算它们相交的程度。这是一个 example我的意思,还有一
我想知道 JavaScript 函数 Math.random 是否使用正态分布(相对于均匀分布)。 如果不是,我怎样才能得到使用正态分布的数字?对于创建随机正态分布数字的算法,我尚未在 Interne
我想在 d3.js 中创建正态分布图(钟形曲线)。 像这样[ http://statwiki.ucdavis.edu/@api/deki/files/73/a9f781e1b0891ceedd50cd
我的教授正在模拟客户到达银行的情况。它表示客户到达时遵循均值 3.5 和标准偏差 1.3 的正态分布。 问题是我很难理解为什么使用这段代码。我相信他提供的代码正在接收一个流、平均值和标准差来生成随机数
我正在生成一些随机数并出现可疑行为。这是我的代码: // initialized earlier... in the constructor of a class boost::mt1
用 ruby 生成正态分布随机数的代码是什么? (注意:我回答了我自己的问题,但我会等几天再接受,看看是否有人有更好的答案。) 编辑: 为此,我查看了两次搜索产生的 SO 上的所有页面: +“正态
我尝试编写 R 代码来查找 mu s.t. 的值。正态分布满足概率 P(N(mu, 1)>1.96)=0.95 (即 P(Z>1.96)=0.95 其中 Z~ N(mu, 1) 和 mu 是我想要得到
我是一名优秀的程序员,十分优秀!