probability-density

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私は3つの異なる平均対数と標準偏差の対数でRの対数正規確率密度のプロットを生成しようとしています。私は次のことを試しましたが、私のグラフはとても醜いので、よく見えません。私もそれぞれの右上に凡例を追加しようとしていた x<- seq(0,10,length = 100) a <- dlnorm(x, meanlog = 0, sdlog = 1, log = FALSE) b <- dlnor

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密度（）カーネルエスティメータの矛盾と傷による計算との比較

私はガウスカーネル密度を計算しようとしており、density()関数の知識をテストするために、ゼロから計算して2つの結果を比較することにしました。ただし、同じ回答はありません。私は既存のデータセット xi <- mtcars$mpg で始まり、これを提供 plot(density(xi, kernel = "gaussian")) を次のように、このデータのカーネル密度をプロットするこ

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NSGA-IIで反復処理中の密度の変化

NSGA IIで作業していますが、アルゴリズムの実行中に集団の密度がどのように変化するのか不思議です。均一な分布に従って母集団を初期化すると仮定します。あなたの母集団は反復ごとに変更されます。どのようにこれは人口の密度に苦しんでいますか？例えば。サンプルサイズが大きい場合、nステップ後の人口はほぼ均一に分布しますか？誰かがこれに対する答えを知っていますか？

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MATLABでtensorflow

でPDFを計算する方法を、私は x = [0.8147,0.9058,0.1270,0.9134,0.6324,0.0975,0.2785,0.5469,0.9575,0.9649] y = normpdf(x,1.0,2.5) 出力用いてガウス分布の確率密度関数（PDF）を計算することができる：tensorflowを使用 y = 0.1591 0.1595 0.1501 0.1595 0.

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重複密度プロットの面積をggplotで計算するR

重なり合う密度曲線の下の領域をどのようにして取得できますか？ Rの問題をどのように解決できますか？（pythonのためのソリューションがここにあります：Calculate overlap area of two functions） set.seed(1234) df <- data.frame( sex=factor(rep(c("F", "M"), each=200)),

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ランダム変数が関数の場合

ランダム変数の基本定義は、ランダムな実験に基づく関数であるということです。それが関数fであれば、どのように数値をとることができるのですか？ 2つのコインを投げ、Xは無関係の確率変数である。（0,1,2）の頭部の2つの頭部の事象はwと言う.X（w）= 2はwにおける関数Xの値である。 X自体ではありません。しかし、時々、xは値0,1,2、...をとるr .vと書かれています。関数を言うのが間違

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Matlabのディラック確率尺度

私はMatlabで確率尺度の密度を実装したいと考えています。そのために私はそれがディラック測度になると間隔に（関数ハンドルとして指定された）いくつかの関数fの積分は[B] syms x int(f(x)*density(x),x,a,b) によって計算することができるような関数ハンドルとしてdensityを定義します問題は、すべてのb> 0に対して1の代わりに1の代わりに1/2の値を返します

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matlabのヒストグラムにpdfを当てはめる

Matlabのヒストグラムにpdfを当てはめるときに問題があります。私はデータがマルチモーダルなのでgmdistribution.fitを使用しています。これは私がやっていることである：あなたが見ることができるように、ガウス混合が適切にヒストグラムをフィットしない data=[0.35*randn(1,100000), 0.5*randn(1,100000)+5, 1*randn(1,100000

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エラー：演算子*：不適合の引数（op1がRXCで、OP2はRXCある）

私はParzen Density of a matrix、 parzen.m function [retval] = parzen (matrix, dataPoint, variance) [r c] = size(matrix); A = ones(r, c)*dataPoint; sub = matrix - A; up = sub.^2;