我已经创建了一个随机变量，使用如下所示的渐近： import sympy.stats as stats
x = stats.Normal('X', 0, 1) 现在，我想从x获取分布的类型和参数。
浏览 6提问于2019-10-02得票数 1
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对于对数正态分布，我有一个已知的参数mu和σ，并且我不知道随机变量的上下界或区间。我知道(Random.nextGaussian() * sigma )+ mu用于产生带有mu和σ参数的正态分布的随机变量。但是，如何使用Java从已知mu和sigma的对数正态分布中生成随机数呢？
浏览 3提问于2016-01-26得票数 0
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我有一个代码，它从指定的分布(例如均匀分布)中生成5个随机变量，并将其放在5x2矩阵的第一列中colnamesunif norm2 0.3721239 NA4 0.9082078 NA我想使用生成的随机变量作为另一个分布(例如正态分布)的参数
浏览 2提问于2021-01-10得票数 1
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📷
你好，我的问题是如何阅读ECDF图表。我仍然不确定图中的跳跃/锯齿表示什么，以及当有一条水平线时发生了什么，等等。如果有人能解释我应该如何阅读这张图表，以及我能从中得到什么信息，我会很高兴的。
浏览 0提问于2021-05-06得票数 0
在我的模拟中，我需要从一个离散的概率分布中产生许多随机变量。
是否有一种方法/算法可以快速生
浏览 6提问于2013-02-01得票数 0
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以下是一些伪码：for every item in a list这或多或少是我当前的代码，但该列表中可能有数十万项
浏览 2提问于2015-09-12得票数 2
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我如何在R中编写一个函数，它将生成一个随机变量，该随机变量返回一个beta分布变量，输入以下数据alpha = .123, beta = 2.77和runif (以生成一个介于0和1之间的均匀分布的数)我只想在圆括号中输入一个数字，并在分布42 * rbeta(runif, alpha, beta)之后获得给定分布的变量数量。
浏览 0提问于2018-01-09得票数 0
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背景：我有一个有未知参数的仿真模型。我使用人工神经网络(ANN)创建了一个元模型，因为仿真模型的运行时间非常长。我试图使用贝叶斯校准来估计未观测的参数，其中先验是基于当前的知识，观测数据的可能性是从元模型中估计出来的。
查询：我有两个随机变量X和Y，我试图使用STAN获得后验分布。X的先验分布是一致的，U(0,2)。Y的先验也是一致的，但它总是超过X，即，Y~ U(X,2)。既然Y与X相连，我如何在STAN中定义Y的
浏览 6提问于2021-11-08得票数 0
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PyMC中的复合模型
、、、、
我试图使用PyMC 2.3来获得参数的估计值。所谓“复合”，我指的是一个随机变量，它跟随一个分布，其参数是另一个随机变量。“实”数据是由一个复合分布生成的，它是一个具有指数分布的参数的Poisson分布。在“普通”中，数据生成如下：from scipy.stats import distributions
np.random.seed(3) # for re
浏览 0提问于2014-10-13得票数 0
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默认的MATLAB‘极值’分布(也称为)用于极端极小的情况。给出极值情况下Gumbel分布随机变量的均值和标准差，利用中的下列方程求出位置和标度参数我的问题是如何将MATLAB‘极值’分布从最小情况转换为最大情况(MATLAB说“使用原始值的负值”)我想使用MATLAB的icdf函数，因此我需要否定输入的位置和比例参数吗？
浏览 6提问于2017-02-08得票数 1
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我一直在学习渐近统计模型，试图解决一些离散概率的基本问题。我被困于从两个事件的联合分布中创建随机变量。
考虑一个由两个连续的模具辊组成的实验。我找不到表达这个样本空间的随机变量的方法。我可以使用Die或FiniteRV创建一个随机变量，其中包含36个相同可能的结果，然后将元组映射到这些结果，但对于这样的基本问题，这似乎需要大量的编码。
浏览 3提问于2017-12-24得票数 1
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假设随机变量Z是从两个不同的分布中随机抽取的，概率相等:标准分布N(0,1)和指数分布rate=1。我想生成随机变量Z。因此，在r中，我的方法是: Z=0.5X+0.5Y，因此Z来自N(0,1)和exp(1)的联合分布。R代码将是：我的问题是，我是否可以通过将x和y与其概率相加来获得Z，或者我必须考虑变量之间的相关性？
浏览 0提问于2017-02-01得票数 1
为简单起见，假设价格范围包含足够的存储桶(例如，40美分范围的增量为41美分)，以使这种分布变得实用。我该如何分配这些项目，以形成存储在向量中的正常钟形曲线？它不一定要完美，但要切合实际。我(非常)天真的想法是假设随机数应该形成正态分布，所以我可以做一些事情，比如有一个二进制RNG。大多数文献似乎都是关于在它已经存在之后分析它的分布，但很少有关于如何人为地创建一个分布的。谢谢
浏览 4提问于2012-06-15得票数 2
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我的理解是，X，Y是向量，f(X)输出Y的向量，其中Y向量中的每个个体值(y_i)对应于f( x_i )，其中x_i是指数I处X中的值；但现在它取的是Y的期望值，它将是一个单一值，那么它怎么等于f(X)X，Y(大写)是向量
x_i，y_i (下标小写)是索引I处的标量，在X，Y中
浏览 0提问于2018-03-30得票数 3
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我有255个月(~21年)的金融资产回报率，从-22.25%到+18.09%不等。中的代码将数据拟合到分布中，并生成随机数。 ? 这是数据的直方图。我相信上面的代码试图使用MLE (最大似然估计)将数据拟合到分布中，列表中大约有88种不同的分布。我的问题是，例如，burr分布只是正随机变量(https://en.wikipedia.org/wiki/Burr_distribution，h
浏览 46提问于2020-08-27得票数 1
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我使用命令wblrnd(12.34,1.56)来获得100个不同的值，这些值位于威布尔分布中，带有这些参数。
但我希望这100个点/值的分布与参数给出的分布相同。这是不会发生的。基本上，我希望得到100个值，它们给出的分布与之前的完全相同。
浏览 0提问于2013-06-06得票数 0
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信道响应的包络将是瑞利分布的。将这个随机变量称为R，它的概率密度函数(PDF)为可以看到这个等式写得很好。所以，我有了PDF，现在我只是想知道如何从它中获得随机变量？
但我还是不确定该怎么做。我花了很长时间来理解PDF，所以如果有人知道用Java获得特定PDF的随机变量的方法，那将非常感谢！
浏览 2提问于2012-12-06得票数 3
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我发现，在拟合分位数回归模型时，可以选择指定回归系数的置信区间的显着性水平，而置信区间结果出现在拟合的摘要中。
用什么统计方法来生成回归系数的置信区间？
浏览 6提问于2015-01-28得票数 2
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