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回答
从
截断
正态分布
中
绘制
会
产生
错误
的
R
标准差
r
、
random
、
distribution
、
normal-distribution
我从一个
截断
的
正态分布
中
抽取随机数。假设
截断
正态分布
在左侧0处
截断
后
的
平均值为100,
标准差
为60。我计算了一个算法,在
截断
之前计算
正态分布
的
均值和sd (mean_old和sd_old)。函数vtruncnorm给出了(想要
的
)方差60^2。然而,当我
从
分布
中
抽取随机变量时,
标准差
约为96。我不明白为什么随机
浏览 10
提问于2019-05-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何在
R
中
绘制
具有已知参数
的
截断
正态分布
r
、
statistics
、
normal-distribution
、
truncated
我想生成一个
截断
正态分布
,其中任何一个
R
中
的
参数都是已知
的
。请注意,我不是在寻找伪随机数生成器。 假设我有一个均值为5,
标准差
为1
的
正态分布
。我可以
绘制
在点1和10
截断
的
正态分布
的
值吗?
浏览 3
提问于2017-07-21
得票数 1
回答已采纳
3
回答
tf.truncated_normal和tf.random_normal有什么区别?
math
、
machine-learning
、
tensorflow
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
从
正态分布
输出随机值。tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
从
截断
正态分布
输出随机值。我试着用谷歌搜索‘
截断
正态分布
’。但不太理解。
浏览 2
提问于2017-01-18
得票数 52
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2
回答
Python3 Tensorflow: truncated_normal和uniform_normal在创建权重时
的
区别
machine-learning
、
tensorflow
、
backpropagation
所以,我刚开始使用Tensorflow,我正在尝试创建一个中立
的
网络,在所有的指南中,我看到了下面的一行代码被使用了。Weight1 = tf.Variable(tf.random_uniform([-,-])) 这两种方法在例子中都很有用,但我想知道
的
是,它们之间
的
区别是什么?在某些情况下,两者是否比另一种更好?
浏览 0
提问于2018-06-20
得票数 3
2
回答
在MATLAB中生成对数正态随机数?
matlab
我正在尝试生成10000个随机数,这些随机数取自对数
正态分布
,其相关
正态分布
的
均值为0.3,
标准差
。dev.= 0.05,在MATLAB
中
。
R
= lognrnd(0.3,0.05,10000,1) 但是,当我使用hist(
R
)
绘制
R
的
直方图时,关联
的
图是正常
的
,而不是对数正常
浏览 1
提问于2013-01-23
得票数 5
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1
回答
Matplotlib -
绘制
直方图
截断
条形图
python
、
matplotlib
、
histogram
我正在
绘制
一个总体观察值
的
直方图,而不是
正态分布
(
从
样本
的
平均值和
标准差
推导而来)。该样本
的
观察值为0
的
次数非常多(不要与“NAN”混淆)。因此,两者
的
图形显示不清楚。 ? 我如何才能最好地
截断
直方图中
的
一条线,以便让图
的
其余部分填充框架?
浏览 20
提问于2019-12-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
应用
截断
范数并
绘制
到三维参数数组
python
、
arrays
、
numpy
、
scipy
我有两个3D数组mean和std,正如它们
的
名字所述,它们分别包含平均值和
标准差
。这两个数组具有相同
的
形状,因此在这两个表
中
的
每个单个位置
的
平均值和
标准差
之间存在对应关系。我想,对于数组
的
每个位置,使用mean
中
的
值和std
中
的
相应值来定义
截断
正态分布
,从中
绘制
一个值,并将其存储在另一个具有与mean和std相同形状
的<
浏览 22
提问于2020-07-15
得票数 0
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1
回答
为什么TensorFlow 2和1
的
RNG不同?
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
、
reproducible-research
这在两个版本之间造成了严重
的
重现性问题--或者在同一版本
的
(TF2)图中出现了其他问题。更重要
的
是,TF1
的
RNG序列可以用于TF2吗?
浏览 1
提问于2020-05-22
得票数 3
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1
回答
如何生成方差为0.08$
的
正态分布
deep-learning
我无法为二进制分类生成一个随机数据集,其中每个类对应于下图所示
的
2D区域。我必须生成
的
随机数据应该具有方差\sigma^2 = 0.08
的
正态分布
。我将使用200点(每个地区
的
100)来训练我
的
神经网络,并根据损失函数和训练时间来报告结果。新来
的
家伙,任何小费都会受到欢迎!! 📷
浏览 0
提问于2020-02-20
得票数 0
1
回答
R
中非标准
正态分布
的
曲线函数
r
如何使用
R
中
的
曲线函数通过传递平均值和
标准差
来
绘制
正态分布
曲线?不是标准
的
正常曲线,而是通过传递µ和sigma。
浏览 0
提问于2014-03-17
得票数 2
1
回答
在
r
中
绘制
正态分布
的
拟合线时出错
r
我试图使用
R
中
的
lines()函数
绘制
正态分布
的
拟合线,但它
产生
了一个
错误
。数据是SP500,我正在尝试比较SP500
的
对数回报分布与具有计算平均值和
标准差
的
正态分布
。= TRUE) lines(SP500_
R
, dnorm(SP500_
R
, mean = mu, sd = sigma), col='red', lend =
浏览 4
提问于2019-06-23
得票数 1
1
回答
如何
绘制
R
中
两个
标准差
的
正态分布
图
r
、
plot
、
ggplot2
、
normal-distribution
、
standard-deviation
我是
R
中
的
新成员,我想
绘制
一个
正态分布
图,其中两个
标准差
的
区域是由箭头选择
的
,如下所示。
浏览 2
提问于2015-11-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在
R
中
创建
正态分布
的
数据集?
r
、
statistics
、
normal-distribution
我是统计学方面的新手,我正在研究
R
。我决定做这个练习,以便用原始数据集进行一些分析。ex1 &
浏览 2
提问于2021-09-01
得票数 0
2
回答
什么时候用t分布代替
正态分布
?
statistics
、
distribution
根据学生t分布 wiki
的
文章,t分布被用来代替
正态分布
,“在样本规模小且总体
标准差
未知
的
情况下,估计
正态分布
种群
的
平均值”。一个未知
的
总体
标准差
意味着它将不得不从样本本身估计,这是不准确
的
,与小样本
的
大小。根据Z-试验 wiki
的
文章,样本大小>= 30意味着使用
正态分布
,样本大小< 30意味着使用t分布。(T检验供参考)这一假设是否是常见
的
最佳做法
浏览 0
提问于2019-11-10
得票数 2
1
回答
蒙特卡罗数据输入(
r
脚本)
r
:(a)
从
具有平均uniform和方差4
的
4分布中提取一千次,并
绘制
出结果值
的
核密度估计图(plot(density(arguments)))。(请记住,要了解
R
从
各种发行版中提取
的
能力,请使用help(“Distributions”) )。同时计算样本均值和样本
标准差
。(b)现在,使用10和10,000复制
的
样本大小,确定样本
标准差
(用sd()计算)对于真实
标准差
是否
浏览 3
提问于2019-09-23
得票数 1
1
回答
如何有效地生成正态随机变量>=零?
python
、
numpy
、
scipy
我想要生成正常
的
随机变量,这是高于零,与西皮或Numpy。我该如何有效地做这件事? 目前,我已经用scipy.stats.norm.rvs()来生成正常
的
随机变量。然后,使用numpy.where()定位小于零
的
随机变量。最后,使用一个时间循环来再生正常
的
随机变量,每次一个元素,直到得到一个大于零
的
值。下面显示了一个示例代码。是否已经有我可以使用
的
函数?或者,怎样才能更有效地解决我所需要
的
?
浏览 2
提问于2021-03-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
具有协方差矩阵
的
正态分布
随机向量
的
生成
matlab
、
normal-distribution
在matlab
中
,很容易生成一个具有均值和
标准差
的
正态分布
随机向量。来自help randn
的
:
从
均值为1,
标准差
为2
的
正态分布
中生成值。
r
=1+2。来自随机帮助:
从
具有指定均值向量和协方差矩阵
的
二元
正态分布
生成值。mu =1 2,Sigma =1 .5,.5 2,
R
=chol(Sigma),z=repmat(µ,100,1)+ randn(1
浏览 1
提问于2010-12-06
得票数 4
1
回答
尝试使用for循环在列表上迭代np.random.normal
python
、
numpy
、
loops
、
normal-distribution
我试图为列表
中
的
每个值创建一个
正态分布
,并使用for循环作为它
的
6000个数字。我
的
代码看起来像这样: for x in data:
r
[x]=np.random.normal(data['value'],data['Standard Deviation'],100000)我得到了以下
错误
: ValueError:形状不匹配:对象不能广播到单个形状 我觉得我在这里可能遗漏了一些东西,因为我有更多
的
入门级py
浏览 15
提问于2021-11-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
从
组分配
中
确定MATLAB
正态分布
拟合
的
高度?
matlab
、
statistics
、
curve-fitting
、
gaussian
、
normal-distribution
我使用MATLAB
中
的
histfit函数生成了一个
正态分布
的
直方图,并包含了如下
的
错误
条:[nelements,bincenters] = hist(data);,而"dataerror”是每个点上
的
错误
的
向量。
从
histfit导出
的
正态分布
导致
的
标准差
可能与“数据
错误
”
浏览 2
提问于2014-07-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
正态分布
*部分分布
的
算法
distribution
、
gaussian
、
normal-distribution
是否有一种能够
产生
分布在部分
正态分布
(高斯)上
的
数字
的
单通算法? 我希望指定一个基值(分布
的
中心)、一个
标准差
以及一个min和最大值。例如,我可能希望所有的值都分布在-0.5到+1
标准差
之间,与
正态分布
中
的
标准差
相同(考虑到缺失
的
尾部,明显增加了)。显然,我们可以使用循环,只有在生成
的
数字介于最小值和最大值之间时才能退出,但是如果min/max太近或者尾
浏览 6
提问于2009-12-27
得票数 3
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