我想进行一次Shapiro-Wilk正态性检验。我的数据格式是csv。它看起来像这样: heisenberg HWWIchg 1 -15.60 2 -21.60 3 -19.50 4 -19.10 5 -20.90 6 -20.70 7 -19...
这里有一个物理实验的结果,可以用直方图[i, amount_of(i)]表示。我认为这个结果可以用4-6个高斯函数的混合来估计。 是否有Python包能够将直方图作为输入,并返回混合分布中每个高斯分布的均值和方差? 例如原始数据如下:
我一直在寻找从多元正态分布中抽样的方便方式。 有没有人知道是否有现成可用的代码片段? 对于矩阵/向量,我更喜欢使用Boost或Eigen或其他出色的库(我不太熟悉),但如果必要的话,我可以使用GSL。 我还希望该方法接受非负定协方差矩阵,而不需要正定的矩阵(例如,使用Cholesky分解)。 ...
有没有一种函数或软件包可以寻找最佳(或其中一个最佳)变量转换方式,以使模型残差尽可能符合正态分布? 例如: frml = formula(some_tranformation(A) ~ B+I(B^2)+B:C+C) model = aov(formula, data=data) sh...
我正在尝试使用C++ STD TechnicalReport1扩展生成遵循正态分布的数字,但是这段代码(改编自此文章): mt19937 eng; eng.seed(SEED); normal_distribution<double> dist; // XXX if I use...
当我调用 rnorm 并传递单个值作为均值时,很明显会发生什么:从正态分布(10,1)中生成一个值。y <- rnorm(20, mean=10, sd=1) 但是,我看到有些示例将整个向量传递给rnorm(或rcauchy等); 在这种情况下,我不确定R机制实际上会做什么。例如:a =...
我尝试创建一个一维数组,并使用随机数生成器(高斯分布生成器,生成均值为70,标准差为10的随机数)填充至少100个介于0到100之间的数字。在C++中,我应该如何做呢?
我正在使用scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b来解决一个高斯混合问题。混合分布的均值由回归模型建模,其权重必须使用EM算法进行优化。sigma_sp_new, func_val, info_dict = fmin_l_bfgs_b(func_to_minimize, sel...
我想生成n个随机数,例如n=200,其可能值的范围在2到40之间,平均值为12,中位数为6.5。 我已经搜遍了所有地方,但是找不到解决办法。我尝试了以下脚本,它适用于小数字,例如20,但对于大数字来说,它需要很长时间才能返回结果。n=200 x = np.random.randint(0,1...
我该如何在Python中计算正态分布累积分布函数(CDF)的反函数? 我应该使用哪个库?可能是scipy?