apache-commons-math

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    3答えて

    現在、私はコモンズ数学2.1に依存していますが、コモンズ数学3.6にアップグレードしたいと思います。残念ながら、もう動作しないテストケースがあります。私は何が原因で問題が発生しているのか知っていますが、テストケースを以前のように正しくテストする方法はわかりません。 OLSMultipleLinearRegressionが有効なコンテンツの与えられた行列xとベクトルyとチェック・コモンズ、数学3.6

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    背景:私は、Apache Commonsの数学を使用して救急車の統計を決定しようとしています 。私は1つの救急車について非常に基本的な単変量統計を行うことができますが、私は自分の艦隊内のすべての救急車の統計を決定したいときに立ち往生します。 目標: 私の目標は、その後の統計情報に情報を解析、JDBCを使用して、基本的な結果セットを生成することです。例えば、私は結果セットを取って、救急車を示すテーブ

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    私はいくつかの補間関数を実装して、X値= Date.secondsとY値= doubleの値をプロットしようとしています。 I'vは、これを達成するためにApache Commons Mathのlibを使って研究してきて、私は私は私が理解しようとしているhere メソッドを使用することができるかもしれないと思う方法で見つけた: public double linearInterp(double[]

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    Apache Commons Math libとPolynomialSplineFunction & LinearInterpolator関数を使用して外挿関数を実装しようとしています。 public double[] linearInterp(double[] x, double[] y, double[] xi) { LinearInterpolator li = new Linea

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    プロジェクトの1つでは、commons-math3-3.3.jarが使用されています。このjarにはValueServerという概念があります。 はコード private static ValueServer getValueServer(final File file, final int count) throws ZeroException, NullArgumentExce

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    1答えて

    最近、私はorg.apache.commons.math3.stat libのDescriptiveStatistics::getPercentileメソッドが、通常のメソッドよりも与えられた数のパーセンタイルを計算するために異なるアプローチを使用しているという事実に遭遇しました。このSOの答えは違いを説明します。 here これはバグではなく、意図的に行った決定であるようです。標準的な方法を使わ

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    2答えて

    私は、確率分布を使って1と5の間のランダムな整数値のセットを生成したいという問題があります。 ポアソンとインバースガンマは、私が見つけた(平均では大多数ではない)後の特性を示す2つの分布です。 私はApache Commons Mathを使用していますが、利用可能なディストリビューションを使用したい番号を生成する方法がわかりませんでした。

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    1答えて

    apache-commonsのSimplexソルバーを使用して次の線形問題を解決しようとしています。org.apache.commons.math3.optim.linear.SimplexSolver n列 Lの数は、各行の合計値 のグローバル限界行 mの数である。これは、私がこれまで持っているものである。 List<LinearConstraint> constraints = new Arr

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    1答えて

    私は現在、パス描画algorythmの書き直しに取り組んでいます。 I は現在、私は持っている... 2D空間内のすべての与えられた点を通るなめらかなパスを取得するためのapache-コモンズ・数学のスプライン補間を使用しています:以来のことを、この背後にある考え方は /** * Draws a route on a map. */ public class MapRouteDrawer {

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    非対称(歪曲)正規分布とポアソン分布と指数分布のための数学関数を提供するパッケージを探しています。 私はもともとColtパッケージを見ましたが、逆累積機能は提供していません。 私はApache Commons Math3に変更しました。これは、すべてのディストリビューションの逆累積確率を含む、より包括的な機能セットを提供します。 しかし、非対称形状に対してパラメータ化される正規分布が必要なため(つ