我计划编写一个函数,生成5个Bernoulli试验的m个随机模拟。我创建了一个直方图,显示成功次数在m模拟中的分布情况。
然后,我还需要绘制一条线,显示理论上的/标准化的分布在理论上的平均成功数。
以下是我现在的职责:
function x = generate_binomial_bernoulli(n,p,m)
% generate Bi(n, p) outcomes m times
emperical = zeros(1,m); % allocate array for m simulations
for i = 1:m
我需要编写一个生成随机实现的Cauchy分布的程序。
具有空位置和单位规模。
另外,我需要在-5到5个桶之间做一个直方图,为了随机实现1,000个点,和理论曲线确保它们有相同的单位。
我计算了累积分布函数
关于柯西的发行:
我编写了以下python代码:
from __future__ import division
import scipy
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math as m
valuesX = []
for q in range(1000
我有一个问题,用MATLAB来寻找概率密度函数。这个问题是关于重力( g =9.8m/s)和速度( v = sqrt(980) m/s )的火炮射程。角θ是介于0到π/2之间的均匀分布的随机变量。我必须用随机变量函数和弹丸平均距离绘制θ的均匀分布和范围fr(r)的概率密度函数。
到目前为止,我已经用物理方程,r = V^2*sin(2*theta)/g来计算平均值和西格玛。sigmatheta = (pi/2)/sqrt(12)和meantheta = pi/2/2简化方程,r=100*sin(2*θ)。我知道均匀分布,ftheta(θ)从0到pi/2,等于2/pi,.6366。文中给出了一个
我正在阅读这本书(统计反思),这本书有R语言的代码,我想用Julia的代码重现同样的代码。在这本书中,他们计算了9次试验中6次成功的可能性,其中成功的概率为0.5。他们使用下面的R代码来实现这一点。 #R Code
dbinom(6, size = 9, prob=0.5)
#Out > 0.1640625 我想知道如何在朱莉娅身上做同样的事情, #Julia
using Distributions
b = Binomial(9,0.5)
# Its possible to look at random value,
rand(b)
#Out > 5 但是我
有没有办法在Python中找到r置信区间?
在R中,我可以这样做:
cor.test(m, h)
Pearson's product-moment correlation
data: m and h
t = 0.8974, df = 4, p-value = 0.4202
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.6022868 0.9164582
sample estimates:
cor
0.4093729
我想知道是否可以为R中给定的连续分布绘制一个理论密度直方图?
所谓理论直方图,我指的是不基于R中可用的随机变量生成器(如hist(rnorm(1e4)))的直方图。相反,一个直方图,完全匹配的概率密度函数(,pdf,)的连续分布,为用户定义的支持(即,随机变量的范围)的可调中断。
作为R中的一个例子,我们知道支持 -5到5的标准正态分布的pdf在理论上是由下面的R码得到的。
In R,,我们能把这个精确的理论pdf转换成相应的理论密度直方图吗?对于如何在R中做到这一点,有什么建议吗?
c = curve(dnorm(x), -5, 5, n = 1e4)