probability

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確率質量関数が与えられたときにコンピュータプログラムを書く必要があります。 {pj、j = 1 ,. 。。、n}を入力として、この質量関数を有する変数の値を出力として与える。それらは私の唯一の問題に関する情報です。私はこれを試しました %f(x)=pdf %F(x)=cdf %X=tixaia metavliti f(x); X; F(x)= cumsum(f(x)); %f

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配列内の非ゼロの確率にそれを乗じたもの自己逆

私は配列がlosses_vectorであり、その配列は70％です。私はその逆の自己によってそれを掛けます。例えば：私は [0 1 0 1 1 1] X [1 1 1 0 1 0] = [0 1 0 0 1 0] アム正しく非ゼロの割合を再計算しますか？ import numpy as np probs = [] for r in range(100000): while Tr

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sympyでの条件付き期待

sympyでランダム変数の条件付き期待値を計算するにはどうすればよいですか？私はthisを読んでみました： from sympy.stats import * v = Uniform("v",0,1) E(v) これは、正しく1/2を返しますが、： E(v, v>1/2) をNaNを返し。私も試してみました： E(v, where(v > 1/2)) これは正しくありません（3/

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なぜ出力文は、整数出力に

質問が表示されない：2フェア（均等加重）サイコロの単一トスするために、各ダイで圧延値が異なることになる確率を見つけて、その合計が6 ものです私のコードの最後の3つのprint文は、多くの場合、あなたが簡単にあなたのループ内iとjを印刷することにより、ミスのこれらの種類を見つけることができる、あなたが何が間違って表示されます public class Test{ public stat

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固定確率0でランダムな2進行列を作る

私は通信ツールボックスを持っておらず、それを支払うこともしないので、randsrc関数を使うことはできません。 0の出現の確率は0.2であり、1の出現は0.8となるはずである。 x = rand(1 100)

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変数の経験的確率分布を持つデータフレームの行をサンプリングする

次の問題があります。変数が少ないデータフレームがあるとしましょう。 Moroverの1つの変数（var_A）は確率スコアです。値の範囲は0から1までです。このデータフレームの行を、var_Aの値が高い行を選択する可能性が高い方法でサンプリングする必要があります。私はvar_Aの経験的分布から引き出さなければならない。私はhereが提案しているようにvar_Aのedf関数を実装する方法を知っていま

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は、SPSS Count関数のアドバイス

イムは、いくつかのSPSSコードでいくつかの問題を持ちます。 SPSSの新機能であり、構文を理解しようとしています。私は7に等しい2つのサイコロの合計を数えるために自分のコードを取得しようとしています。私はそれが私がそれを望むように動作するカウント関数を得ることはできません。以下は私のコードです。どんなヒントも大歓迎です。 INPUT PROGRAM. LOOP #I=1 TO 100000.

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重複するオブジェクトのグループの数を減らす

私はオブジェクトのグループの長いリストを持っています。各オブジェクトには、名前や説明などの単純なプロパティがあります。それらはすでに類似のオブジェクトでグループ分けされていますが、私はいくつかの方法で重複または重複が多いことを知っています。リストには繰り返しオブジェクトが含まれず、順序は関係ありません。類似性に基づいて「n」グループに減らす方法の提案はありますか？ありがとうございました。すなわ

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いくつかの外部の値に基づいて配布

が、私は4つの通貨を持っていると私は、ランダムに1つを選択したいとしましょう生成：いくつかの「評価」の値に基づいて Bronze, Silver, Gold, Platinum 、私はそれぞれの通貨に確率を割り当てますそのチャンスを選ぶことができます。この評価値が0.0〜5.0であるとします。評価が高い場合はプラチナ側に、私の評価が低い場合はブロンズ側に重みを付けたいと思います。だから、5

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単一の条件に依存する2つのランダム変数を定義する

sympyでは、共通の条件に依存する2つのランダム変数XとYをどうやって定義できますか？たとえば、次のような問題を解決するにはどうすればいいですか：私たちはサイコロを投げます。 1になると、X = 1、Y = 0となります。 2になると、X = 0、Y = 1となります。それ以外の場合は、X = Y = 0となります。 X、Yの共分散はなんですか？