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？