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SAS vs. Stata：Gamma Distribution Function

StataプログラムをSASにリバースエンジニアリングしようとしていますが、Stataのgammap機能とSASとの関連性に問題があります。 Stataのドキュメントから、gammap関数は累積ガンマ分布を返すように見えます。試験データ：Stataのプログラムでそう PSCORE PALPHA PBETA 0.032352097 21.4639 0.002864125 0.030794526

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Rの2つの独立変数の共同累積分布

2つの独立した確率変数の結合累積分布を計算しようとしています。具体的には、XとYを独立の確率変数とし、Aを定数とする。私は本質的にPr（X <分（A、Y））であるPr（X <A、X <Y）を書くことを試みています。私の問題を解決する、次のいずれかに回答：Yはランダム変数であり、Aは、（結果的にp(X-min(A,Y))(0)ような何かがうまくいかない）一定であるため分（A、Y）が有効ではありませ

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累積確率密度関数

を作成し、私はRにデータフレームdf次があります。 time [1] 0.432 [2] 0.451 [3] 0.399 [4] 0.422 ... [25] 0.444 を今、私はこのデータフレームに列を追加したい要素がで計算されているの（のはそれtimepを呼びましょう）以下の式：の行のカラムtimeの項目よりも小さいか等しくなるカラムtimeの要素数：カラムtimepの行i

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平均値がゼロで標準偏差がσ= 2 dBで、対数正規分布（つまりdBでの正規分布）を得る方法

私は以下のオプションを考えました。 numpy.random.lognormal（0、2、600） - このメソッドの疑問は、dB単位の入力パラメータですか？そうであれば、μ= 0、およびシグマ= 2となる。入力パラメータが線形値であると想定される場合、入力パラメータはμ= 1、σ= 10^0.2でなければならない。別の質問は、結果のランダムな値が線形またはdBであるかどうかです。それらが線形であ

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乱数を生成するための分布のパラメータを推定する

私の統計的な問題を解決するためのRの新機能です。現在、私はRを使って生成する200の乱数（RN）を使って分布のパラメータを推定するように働いています。私は200回のRNを100回生成します。 200種類のRNが100種類あり、この100種類のRNが推定されます。 100種類の推定結果があることも意味します。 #Generate random numbers U~(0, 1) rep <-100

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Matlabのグラフと散布図のヘルプ？

Probability Density Function コード： f=exp(-(((log(x)-log(100)-(.1((.15)^2)/2))^2))/(2*.15^2))/(x(.15)*sqrt(2*pi)); plot(f); 私は誰かが私を助けることができ、MATLABでこの対数正規分布をプロットするために見えることはできませんか？このグラフの何パーセントが100を超えて

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KSおよびカイ二乗検定は、私は次のコードを使用して2つの分布を生成

同じDGPから来るデータの分布の平等を拒否： rand_num1 = 2*np.random.randn(10000) + 1 rand_num2 = 2*np.random.randn(10000) + 1 stats.ks_2samp(rand_num1, rand_num2) 私の質問は、なぜこれらの両方の分布は同じベースであることをテストしていないですkstestとchisquar

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Matlabでこの方程式を書くには？ゼロ

X（T）= Σα I X TI + SS + V T V（σ0） T〜N 平均およびσ分散。このコードをMatlabに書き込む方法は？

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確率密度を得るために累積分布（CDF）の導関数を計算する

次のコードは、ベクトルVPの累積分布関数（CDF）を計算します。確率密度関数（PDF）を得るためにCDFを使用したいと思います。言い換えれば、私はCDFの導関数を計算する必要があります。どのように私はRでそれを行うことができますか？ VP <- c(0.36, 0.3, 0.36, 0.47, 0, 0.05, 0.4, 0, 0, 0.15, 0.89, 0.03, 0.45, 0.2

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hist関数のエラー（有限のylim値が必要）（ブレーク関連）

行列CHhでhistを実行すると "plot.window（xlim、ylim、" "、...）エラーが発生する有限の「ylim」値」？ min関数を削除すると、エラーは消えます。しかし、なぜそれが問題を表しているのか分かりません。ありがとうございました。 CFh <-structure(c(-0.64, 0.34, 0.65, 0.26, -0.64, 0.92, -0.64, -0.1, -0