我正在尝试概率密度函数类似于下面的草图： 因此分布的第 50 个百分位数的最高值为 PDF，为 400。然后第 2.5 个和第 97.5 个百分位数分别为 320 和 480。 这是我试过的代码： 我遇到的问题是定义我想要的 function 的范围。 通过将 480 放在行s = np.rand ...
我正在尝试 plot 概率密度 function (PDF) 并通过添加 kernel 密度估计 (KDE) 来使用seaborn.histplot()平滑我的直方图来解决这个问题。 我期待得到这样的东西，其中曲线是用直方图绘制的： 然而，这是我在 Jupyter notebook 中运行上述代码 ...
我想评估 4d 网格上的 4d 高斯/正态分布。 我们称这些变量为 (x1,y1,x2,y2)。 然后，如果我有 means = (x1=1,y1=0,x2=2,y2=0)，我希望当我在 x1、x2 方向、y1=y2=0 处绘制 2d 轮廓 plot 时，可以看到以 (x1=1, x2=2) 为中 ...
我有几个独立的均匀概率分布，每个都有不同的宽度（即它们是 Uniform(0,width)，其中每个分布的宽度不同）。 我想获得它们总和的概率分布。 如果它们的宽度参数都相同，则总和的分布将是Irwin-Hall 分布。 但是，由于每个 unfirom 分布的宽度不同，我不知道任何已知的解决方案。 ...
我有以下数据集： 我想为每个分布（按治疗分组的年龄分布）绘制密度正态曲线，而不是将两个分布分成两个不同的网格，而是将它们放在同一个网格中。 我使用了以下代码，但没有成功： 有谁知道如何 plot 我问的两条密度正态曲线？ 谢谢 ...
我有下表： 由各种百分比组成。 我有兴趣根据这些百分比创建一个概率分布，以便得出我们期望的这个百分比的置信区间（比如 95%）。 使用percDone['perc'].plot.density() ，我可以获得不错的密度 plot，但我不知道如何从中提取 CI。 我也考虑过制作一个 Weighted ...
在对我的 dataframe 进行一些处理后，我得到了以下 df（我做了final_df.to_csv() ，这是保存的文件： Therefore, if I want to get the probability density function (pdf) I use pandas.dataf ...
我有一个密度分布。 x列表示 x 轴上的值，而y列表示相应的密度。 我想找到第 2.5 个和第 97.5 个百分位数及其对应的 x 值。 末端 dataframe 应该看起来像cri ，其中x列已填充。library(tidyverse) x = seq(-10,10, 0.1) y = dn ...
在这里，我尝试计算当我掷骰子 6 次时得到 4 次的概率。 这是我的代码， 我想知道，如果这实际上是二项式问题的正确蒙特卡洛方法？ 它是正确的吗？ ...
我正在使用测试版分发到 model 我的问题我使用 a 和 b 参数优化曲线，我得到了我想要的结果，但是当我尝试使用小间隔计算两个点的概率来计算各自的区域时，密度较小的点具有更高的概率，这不会产生任何影响感觉。 结果： 0.009754484452173983 0.01850276513569 ...
我正在尝试在 c++ 代码中构建多元似然 function 代码，目的是比较多个温度模拟以确保与观察结果的一致性，但考虑到时间步长之间的自相关。 我对 c++ 缺乏经验，因此一直在努力理解如何以 c++ 形式编写方程。 我有协方差矩阵、我希望判断的模拟和要比较的观察结果。 方程如下： f(x,μ ...
我有大量图像，我想 plot 每个图像的熵的密度 plot 。 然后我想将单个图像覆盖在密度 plot 之上，有人对最好的 package 或程序有什么建议吗？ 我通常使用 Python-3 和 R，但如果更容易/更好，我会考虑其他人。 ...
下面是一个让我感到困惑的最小例子。 首先，我们将创建一个随机值样本，这些样本遵循对数正态分布和相关的概率密度函数。 然后绘制带有对数 x 轴的直方图。 现在我们将记录分布的值并绘制没有对数 x 轴 所以我的问题是，为什么当我使用对数轴时 pdf 与直方图 bin 值匹配，但当我记录值然 ...
我有一些变量样本。 我想用这些样本来 plot 变量的概率分布。 我正在使用 kernel 密度估计和高斯 kernel。为此我正在使用sklearn库。 这是我实现的示例代码： 下面是生成的 output： 如您所见，y 轴上的值大于 1。 因此，y 轴不显示概率分布。 我进一步绘制了此数据的 ...
按照这个答案，我试图用我从 scipy.stats 获得的 pdf 绘制一个 seaborn histplot。 问题是绘制的 pdf 严重超出规模（示例如下）： from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import seabo ...
我需要证明概率密度函数是 CDF 的导数。 任何发行版都可以，但我一直在尝试正常。 我已经做到了： 然后我可以使用pnorm(b)计算累积概率，但是我不知道如何区分，因为D()需要一个表达式而不是pnorm() 。 有人可以帮忙吗？ ...
我有一个随机变量Words per sentence ，其中包含这些值： 观察空间包含 500 个值（ N=500 ），均值和标准差分别为： 亩 = 15.088 西格玛 = 12.445 我想为我的变量计算一个三参数对数正态 PDF并将其绘制在图表中，但我没有得到我想要的结果。 ...
所以，我试图模拟混合泊松分布： 然后在其上绘制直方图和密度函数，对于分布函数，我使用了spatstat包中的函数dmixpois 。 这是情节的代码： 这是情节： 显然，密度函数是错误的。 据我所知，混合泊松分布的均值是单一分布均值的线性组合，方差为 Eλ + Varλ。 在图中我只使用 ...
我正在绘制R中 F(1,49) 的密度。 当值接近零时，模拟图似乎与理论图不匹配。 ...
我有一个类别为 0 和 1 的二进制分类任务，我对输入属于一个类别的概率感兴趣，我尝试过使用概率神经网络，但我只得到 0 s and 1 。 ¿ 有没有人知道一种算法来获得两者：概率和分类 1 或 0？ 附言。 我正在使用python。 如果我使用带有 Sigmoid 函数的回归模型将结果保持在 ...