probability-density

0зной

1ответ

эффективно найти эмпирическую плотность() для многих произвольных значений выборок (например, dnorm(), но для эмпирического распределения)

Say вы определили эмпирическую плотность (sample.density) для образца x.sample как в следующем примере: set.seed(1) x.sample <- rnorm(100) sample.density <- density(x.sample) Теперь говорят, что у

2зной

1ответ

Оценка плотности ядра (с ядром Гаусса) Сумма f (x) = 1?

Я хочу использовать KDE с Gaussian Kernel. Если я прав, сумма всех f (x) должна быть 1 (~ округление)? Моя реализация выглядит следующим образом: float K(float const& val) { const float p=1

3зной

3ответ

Распределения вероятностей каждых уникальных чисел в массиве (длину неизвестной) после исключения нулей

части моего файла данных выглядит ifile.txt 1 1 3 0 6 3 0 3 3 5 Я хотел бы найти вероятность каждого номера, за исключением нулей. например Р (1) = 2/8; Р (3) = 4/8 и так далее выход Desir

3зной

2ответ

Генерировать случайные выборки из произвольной функции дискретной плотности вероятности в Matlab

У меня есть произвольная функция плотности вероятности, дискретизированная как матрица в Matlab, это означает, что для каждой пары x, y вероятность сохраняется в матрице: A (x, y) = Это матрица 100x10

0зной

1ответ

Должен ли stats.norm.pdf получить тот же результат, что и stats.gaussian_kde в Python?

Я пытался оценить PDF с 1-D, используя gaussian_kde. Однако, когда я рисую pdf, используя stats.norm.pdf, это дает мне отличный результат. Пожалуйста, поправьте меня, если я ошибаюсь, я думаю, что они

3зной

1ответ

R - получить совместные вероятности от 2D ядра плотности Estimate

У меня есть два вектора S и V, а также с помощью функции kde2d, я получаю следующий график их совместной плотности: Используя эти данные, возможно ли получить эмпирическую оценку совместной вероятност

1зной

1ответ

Как метод stats.gaussian_kde вычисляет pdf?

Я использую метод scipy.stats.gaussian_kde от scipy для генерации случайных выборок из данных. Он отлично работает! Теперь я выяснил, что метод также имеет встроенные функции для вычисления функции пл