正态分布是许多参数统计检验的假设，并且通常与高斯分布相关联，通常具有均值= 0且标准偏差= 1。 “钟形曲线”是这种分布的直观，直观的模型。高斯分布与函数相关：f（x）= [1 /（σ√2π）] e ^（ - [（x-μ）^ 2] /（2σ^ 2））
我正在努力在路径中心分配高概率，在路径边缘分配低概率。 这是我当前结果的图片。然而，概率值在拐角处重叠。 导入
使用Python在给定数据点上实现偏态正态分布或概率密度拟合？
这个问题也发布在 Mathematics StackExchange 上。 背景 我一直试图了解无脊椎动物的心脏功能。根据振幅值，我绘制了...
使用Python在给定数据点上实现偏态正态分布或概率密度拟合？
这个问题也发布在 Mathematics StackExchange 上。 背景 我一直试图了解无脊椎动物的心脏功能。根据振幅值，我绘制了...
我有一个具有以下均值和协方差矩阵的多元高斯分布。 mean = np.array([0, 0, 0]) # 高斯分布的均值 cov = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, ...
我想在曲线和直线的切点处画一条水平线。 颜色区域 <- function(from, to, density, ...,col=NULL, dens=NULL){ y_seq <- seq(from, to, length.out=500) ...
我想创建一个 MU = 0 且 SIGMA = cov(A) 的正态分布； A是一个4000*5460的矩阵。 我得到这个错误：SIGMA 必须是正方形、对称、正定矩阵。 由于错误是 r ...
How to create a leptokurtic/platykurtic distribution in scipy having four moments?
正如 scipy 文档所说，我们可以通过以下方式轻松计算正态分布的前四个矩： 均值、var、偏斜、kurt = norm.stats(moments='mvsk') 但是我在他们的
How to create a semi-normal distribution in scipy having four moments?
正如 scipy 文档所说，我们可以通过以下方式轻松计算正态分布的前四个矩： 均值、var、偏斜、kurt = norm.stats(moments='mvsk') 但是我在他们的
正如 scipy 文档所说，我们可以通过以下方式轻松计算正态分布的前四个矩： 均值、var、偏斜、kurt = norm.stats(moments='mvsk') 但是我在他们的
我有一个变量的以下观察值 变量 [1] 1053 1018 1048 1040 1046 1038 1014 1020 1038 1006 1016 1025 1011 1018 1014 1021 1022 1000 1003 1018 1037 1053 1033 10847 10101 [26] 1...
我提前道歉，我确定答案很简单，但我不知道我做错了什么。 我想用我有 y 的数据表分析正态性，绘制直方图和其他东西......
我正在尝试绘制从 for 循环生成的分布图。 我能够将它们一个一个地绘制在另一个下方，但无法将它们绘制为绘图中的子图 (3x2)。 我用过以下公司...
解决我的最后一个问题How to do histogram matching with normal distribution as reference?我想创建一个正态分布的图像。对于新图像的每个像素，我想要
我有一堆 X[, 1], X[, 2], ..., X[, numberAssetClasses] 的年度数字。 我想生成随机同分布的条件多正态月度数 Y ，它（求和）匹配
我有一个树簇点云数据集，其中一些点云有墙与之相连。我注意到这些与墙壁相连的树的直方图经常偏向一侧，并且 c...
我想知道是否有人可以帮助我确定我的数据是什么类型的分布（正常？双峰？）。见下图： 对于上下文，数据是来自鱼遥测站的深度位移......
我如何从 X_1 到 X_n（一次性？）对 n 个数字进行采样，以便它们的总数是给定的 Y，并且知道 X_i 的无条件分布是（或将是）具有参数的正态分布...
我正在尝试构建一个吉布斯抽样算法来估计线性回归的系数和方差。由于假设方差是常数，我尝试使用 MVNormal-conjugate
我正在使用 R。我有一个特定的数据集 x，我必须检查它是否符合对数正态分布。 我正在使用基础包中的 ks.test 和 nortest 包...
有没有办法根据另一列的特定类别将 shapiro.test() 应用于列？
如图所示，我有一个名为 df 的数据。我想对“值”列应用夏皮罗测试，但基于不同的颜色类别。在下面你可以看到我的代码是 gi ...