probability-density

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次のヒストグラム密度プロットをggplot2で作成します。 "正常な" 方法（基本パッケージ）で本当に簡単です：ggplotで set.seed(46) vector <- rnorm(500) breaks <- quantile(vector,seq(0,1,by=0.1)) labels = 1:(length(breaks)-1) den = density(vector) hi

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連続ランダム変数をscipyで離散化することはできますか？

私はscipy.stats.rv_continuousのサブクラスを初期化する場合は、例えばscipy.stats.norm >>> from scipy.stats import norm >>> rv = norm() 私は範囲の数を提供した後、値の範囲の確率を表す各要素を持つ確率のリストに変換することはできますか？（範囲について - [（-INF、-1）、（ - 1,0）、（0,1）

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Rの分布と密度R

私は切り捨てられた分布、特に切り捨てられたパレート分布に関するいくつかの研究をしています。これは既知の密度関数と確率関数を持っているので、分位関数を設計することができ、それによって「数を生成する」関数を生成することができます。しかし、私はこれらの機能を持っているので、dtp(x,lower,upper,alpha)が私の密度関数であるとしましょう、実際に密度をプロットするにはどうすればいいですか

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Pythonで確率質量関数をプロットする方法

数値xの配列が0-1の確率分布を示すヒストグラムを作成するにはどうすればよいですか？私は各バーが< = 1であると期待しています。そして、すべてのバーのyの値を合計すると1になるはずです。たとえば、x = [.2、.2、.8] 2つの棒グラフを示すグラフがあります.1つは.2で高さ.66、1つは.8で高さ.33です。私がそれがノルムパラメータはマニュアルに従って、何をするかだので、それは間違って

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R：確率密度分布からデータを生成する

単純な配列を持ち、それに対応する確率分布があるとします。 library(stats) data <- c(0,0.08,0.15,0.28,0.90) pdf_of_data <- density(data, from= 0, to=1, bw=0.1) 私は同じディストリビューションを使用して、データの別のセットを生成することができます方法はあります。操作は確率的であるため、最初の分

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Pythonでの累積密度関数の導関数の計算

累積密度関数の正確な導関数は確率密度関数（PDF）ですか？私はnumpy.diff()を使用して微分を計算していますが、これは正しいですか？以下のコードの下を参照してください： import scipy.stats as s import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np wei = s.weibull_min(2, 0, 2) # s

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Matlabでカットオフ対数正規分布から乱数を生成する方法は？

rは、以下の確率密度関数を有するカットオフ対数正規分布から引き出される半径： pdf=((sqrt(2).*exp(-0.5*((log(r/rch)).^2)))./((sqrt(pi.*(sigma_nd.^2))... .*r).*(erf((log(rmax/rch))./sqrt(2.*(sigma_nd.^2)))-erf((log(rmin/rch))./sqrt(2.*(