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(659)
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沙龙
1
回答
将
正态分布
拟
合到
带
浮点数
的
加权
数据
、
、
我想要将一些
数据
点拟合为
正态分布
,但我找不到一个函数来让我输入
数据
点
的
权重。scipy.stats.norm.fit只需要一些
数据
,如果需要,可以使用loc和scale参数表示平均值和标准差。我
的
数据
的
权重是
浮点数
,因此我不能使用Fit normal distribution to weighted list中描述
的
解决方案,原因很明显。., 0.0070813375592937555, 0.040237487324
浏览 20
提问于2020-04-26
得票数 2
1
回答
Python中
正态分布
与
加权
直方图
的
拟合
、
、
、
、
我有一个
加权
直方图,由import matplotlib.pyplot as plt plt.grid() 我想要拟合一个
加权
程度相同
的
正态分布
我知道如何
将
正态分布
拟<em
浏览 0
提问于2018-03-12
得票数 0
1
回答
Python发现分布
的
峰值
、
在这样
的
数据
集中:(y是角,x是
数据
点)如何找到每个“
带
”
的
加权
平均值(在这种情况下是0.1和-90左右),同时忽略潜在
的
随机点。 我在考虑FFT变换,但这可能不是正确
的
方法。也许把它转化成一个相似的
正态分布
,然后找到峰值呢?
浏览 0
提问于2020-06-26
得票数 0
回答已采纳
3
回答
如何在MATLAB中对
数据
进行多元
正态分布
拟合?
、
、
、
、
我正在尝试
将
多元
正态分布
拟
合到
我收集
的
数据
中,以便从中提取样本。我知道如何使用fitdist函数(带有'Normal'选项)来拟合(单变量)
正态分布
。 对于多元
正态分布
,我如何做类似的事情?在每个维度上单独使用fitdist不是假设变量是不相关
的
吗?
浏览 2
提问于2014-08-02
得票数 5
1
回答
使用AIC进行模型选择
、
、
我已经使用R中
的
fitdistr
将
正态分布
拟
合到
我
的
索赔金额
数据
中。如何拟合多变量
正态分布
(二维
正态分布
)?我想使用R中
的
AIC来选择哪个最适合我
的
样本
数据
,我该如何继续?我试过了IC1<-Mclust(data,G=2) 较小
的
BIC是更好
的
模型。而是如何根据这个Mclust结果来计算AIC。
浏览 5
提问于2015-02-05
得票数 1
1
回答
在R中拟合GLM模型时指定链接函数和'normal‘族
、
、
我有一个
正态分布
的
数据
集,我正在尝试
将
数据
拟
合到
R中
的
GLM模型中。我用于前一个
数据
集
的
模型具有二项分布,我使用了GLM代码: model1 <- glm(公式= Y$mat ~ X,family =二项式(link= "probit"))。我该如何为“正态”分布指定“family”参数,因为文档中似乎没有该参数
的
值,以及
正态分布
的
默认链接函数是什么?
浏览 1
提问于2017-08-19
得票数 0
2
回答
统计
数据
分析中
的
散乱
数据
集
、
、
、
我有一些统计
数据
。一些
数据
非常分散到大多数
数据
集,如下所示。我想要做
的
是最小化
数据
集中高度分散
的
数据
的
影响。我想要计算
数据
集
的
平均值,在我
的
例子中,它具有最小
的
散乱
数据
的
影响。如下图所示: 我需要
的
平均值不是46.3,而是更接近其他
数据
分布。实际上,我希望
将
均值计算中89.23 &
浏览 0
提问于2012-08-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将
数据
集拟
合到
正态分布
的
混合
、
、
、
、
在我
的
应用程序中,输入
数据
集通常来自高斯分布。但是,有时它是多模态
的
,在这些情况下,我想将
数据
建模为来自多个高斯分布
的
数据
的
混合。 现在,我想要得到许多基础分布
的
均值和西格玛
的
估计。我找不到这样做
的
方法。 我考虑
的
一种方法是
将
数据
集分成多个。我将使用高斯KDE,并使用最小值作为要拆分
的
点。但是,在潜在分布重叠
的
地区,它将不会准确
浏览 24
提问于2020-08-14
得票数 0
2
回答
用
正态分布
拟合
加权
直方图
、
、
我知道如何使用SCipy库()
将
进入直方图
的
数据
拟合为
正态分布
,但是如果除了拥有
数据
之外,我还拥有一个具有相同维度
的
权重数组,我如何才能做到这一点呢?有没有合适
的
函数,或者我应该创建第二个数组,由
数据
馈送,并自己
加权
?编辑: 这几乎已经在这里得到了回答:
浏览 1
提问于2014-01-11
得票数 1
2
回答
将
分布拟
合到
数据
- MATLAB
、
、
我正在尝试
将
分布与我从显微镜图像中收集
的
一些
数据
进行拟合。我们知道在152处
的
峰值是由泊松过程引起
的
。我想要将分布拟
合到
图像中心
的
大密度,而忽略高强度
数据
。我知道如何
将
正态分布
拟
合到
数据
(红色曲线),但它不能很好地捕捉右侧
的
厚尾。虽然泊松分布应该能够模拟向右
的
尾部,但它也做不到很好
的
工作(绿色曲线),因为分布
的
浏览 2
提问于2012-05-09
得票数 5
回答已采纳
1
回答
使用scipy,matplotlib对
数据
进行多模态分布拟合
、
、
、
、
我有一个
数据
集,我想要拟
合到
一个已知
的
概率分布。目的是在
数据
生成器中使用拟合
的
PDF -这样我就可以从已知
的
(拟合
的
) PDF中采样
数据
。
数据
将用于模拟目的。目前,我只是从
正态分布
中抽样,这与实际
数据
不一致,因此模拟结果不准确。我
的
第一个想法是将其拟合为威布尔分布,但
数据
实际上是多模态
的
(附图)。所以我想我需要组合多个分
浏览 3
提问于2015-10-16
得票数 8
1
回答
寻找一种绘制置信水平等值线
的
详细方法
、
、
、
我试图找出一种方法或教程,以了解如何绘制不同置信度水平(68%,95%,99.7%等)
的
等高线。下面是我想要生成
的
曲线图上
的
这些等高线
的
示例:它表示对宇宙学参数
的
约束(\omega_Lambda表示暗能量和\Omega_m总物质数量)。一旦我有了关于\Omega_Lambda和\Omega_mat
的
数据
集,我如何生成这些等高线:我知道什么是置信度,但我只知道标准差。如果我绘制两个参数与预期值
的
标准差,我会得到一个十字符号(对于\Omega_
浏览 11
提问于2018-08-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在Matlab中拟合分布函数
、
、
在我
的
例子中,我已经有了PMF (概率质量函数,存储在一个数组中),并且想要拟合它。但很明显,工具箱只能获取样本
的
向量,从中创建直方图。 有没有办法把它传递给PMF呢?
浏览 0
提问于2012-08-09
得票数 0
1
回答
Apache Mahout中
的
加权
朴素贝叶斯分类器
、
、
、
但不幸
的
是,我在客户支持领域中没有大量
的
带
注释
的
数据
集。但我在同一领域中有少量
带
注释
的
数据
(大约100个正值和100个负值)。我也有亚马逊
的
产品评论
数据
集。我可以使用mahout实现一个
加权
的
朴素贝叶斯分类器吗,这样我就可以给一小部分客户支持
数据
更多
的
权重,给亚马逊
的
产品评论
数据
更小
的
权重。我
浏览 0
提问于2011-12-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
处理冗余行
的
数据
表
... 0.1111 35000 下面是我喜欢用这个表做
的
一些事情由于可能
的
值
的
数量几乎是连续
的
,所以我想创建一个新
的
表不会那么有效,所以在不修改原始表
的
情况下创建另一个表将是非常可取
的
。但如果必须这样做,那也没关系。提前谢谢。附录:我想要弄清楚
的
是如何
将
这个表作为一个普通
的
数据
向量:如果我有下
浏览 1
提问于2012-09-27
得票数 1
2
回答
时间序列异常预测/预测?
、
、
、
、
有哪些选项可以预测下一次观测什么时候会成为时间序列中
的
离群点?起初,我想训练一个简单
的
预测模型,这个模型能够很好地预测正常值,但不预测异常值,因为我对此更感兴趣。请注意,我希望预测下一次观测将是异常
的
,而不是检测以前
的
异常观测。我在网上找不到关于这个话题
的
任何文献。我只是没有捕捉到一些可能被证明是一个更好
的
预测器
的
特性,还是有一些可能会有所帮助
的
方法?
浏览 0
提问于2022-07-29
得票数 0
1
回答
Python pandas pct_change返回
带
%符号
的
数字,
数据
类型为浮点型
、
、
在计算熊猫
数据
帧
的
百分比变化时,有没有办法
将
结果显示为5.00% (
浮点数
)而不是0.05?df.pct_change()
将
返回不带%符号
的
浮点数
,但我确实需要
浮点数
中
带
%
的
数字,因为我稍后需要根据一些计算突出显示
数据
框中
的
一些单元格。 谢谢!
浏览 0
提问于2016-12-21
得票数 1
1
回答
朴素贝叶斯:训练
的
每个特征中
的
类内方差必须为正
、
、
、
、
似乎它试图基于列而不是行进行拟合,类方差应该基于每行属于特定类
的
概率。如果我删除这些列,它就可以工作,但显然这不是我想要做
的
。
浏览 0
提问于2012-11-17
得票数 7
回答已采纳
2
回答
用glmulti拟合
拟
族?
、
、
我使用了glmulti软件包中
的
glmulti函数来获得泊松误差分布
数据
的
最佳glm模型。这没什么问题。一旦我获得了最佳模型,我就使用卡方检验来获得输入到模型中
的
每个变量
的
p值和检验统计
数据
。我遇到
的
唯一问题是
数据
过于分散,Zuur
的
书和Crawley都建议使用准族函数来校正过度分散。这本身不是一个问题,除了glmulti函数不允许拟
合到
准函数之外。我
的
问题是,使用带有泊松误差分布
的</em
浏览 5
提问于2012-07-13
得票数 2
1
回答
点重分布
的
高斯
加权
、
、
、
我正在处理一些非常紧凑
的
点,因此在它们之间形成集群是非常困难
的
。由于我对这个概念还不熟悉,所以我在一篇论文中读到了关于高斯
加权
的
概念,或者更确切地说,使用高斯权重对点进行重采样。我
的
问题是如何
将
高斯权重应用于
数据
点?它是不是实际
的
正态分布
,我必须计算均值,方差和SD,然后随机抽样,或者有其他
的
方法。我对这个概念感到困惑吗? 我能得到一些概念上
的
提示吗?
浏览 1
提问于2013-11-08
得票数 0
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