我的问题是如何使用逆向CDF方法从逻辑CDF中生成R中的样本。逻辑密度为p(θ) = exp(θ)/(1 + exp(θ))^2
下面是该方法的算法:
1: for t = 1 to T do
2: sample q(t) ∼ Unif(0, 1)
3: θ(t) ← F^−1(q(t))
4: end for
这是我的代码,但它只是生成一个相同数字的向量。结果应该是对数凹的,但显然不会是,如果我把它放在直方图中,那么问题是什么呢?
首先将T定义为从均匀分布中抽取的数量
T<-100000
sample_q<-runif(T,0,1)
看起来plogis会给出累积分布函数,所以我想
我在绘制三角形分布的CDF时遇到一些错误;我可以使用绘制直方图,但如何绘制CDF呢?
n = 10000; %Random number
a = 0.26; %Min
b = 0.46; %Max
c = 0.35; %Mode
u = rand(n, 1);
x = zeros(n, 1);
for i = 1:n
U = u(i);
if U < (c-a)/(b-a);
X = a + sqrt(U*(b-a)*(c-a));
else
X = b - sqrt((1-U)*(b-a
我想要检查一个概率是否来自经验民防框架所指定的分布。kstest给出了我认为是错误的p值,有什么问题吗?
我编写了一个测试函数来验证p值.我正在比较两个相同分布的样本数组,并检查从kstest和ks_2samp函数中得到的p值。由于零假设是正确的(分布是相同的),那么p值必须在0,1上均匀分布,换句话说,我必须看到错误发现率等于使用的p值阈值。然而,这种情况只适用于ks_2samp函数给出的p值.
from scipy import stats
from statsmodels.distributions.empirical_distribution import ECDF
def test
今天早上,我在“黑客新闻”上看到一篇关于人们无法解决采访问题的帖子。我想我会试一试,但我想知道我的尝试是如何改进的。
def get_pascal_row(n):
"""
Returns the nth row of Pascal's Triangle for a given n. Uses
Gray's algorithm.
"""
if n == 0: return []
n -= 1
row = [1]
for i in xrange(1,n+1):
如何用数值稳定的方法计算log(1 - normal_cdf(x))?这里,normal_cdf是标准正态分布的累积分布函数。
例如,在Python中:
import scipy
from scipy.stats import norm
np.log(1 - norm.cdf(10))
为-inf提供RuntimeWarning: divide by zero encountered in log,因为norm.cdf(10)几乎等于1。是否有像logsumexp这样的函数可以避免数值下流?
给出了一些代码来绘制这个图
import scipy.stats as ss
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-10, 11)
xU, xL = x + 0.5, x - 0.5
prob = ss.norm.cdf(xU, scale = 3) - ss.norm.cdf(xL, scale = 3)
prob = prob / prob.sum() #normalize the probabilities so their sum is 1
nums = np.random.choice(