Matlab具有从正态分布中提取的随机函数。
x = 0.5 + 0.1*randn()
从平均值0.5和标准差0.1的正态分布中提取一个伪随机数。
在此情况下,下面的Matlab代码是否等效于正态分布在1处0处截断的抽样?
while x <=0 || x > 1
x = 0.5 + 0.1*randn();
end
我试图理解在处理回归问题时如何理解数据的某些属性。具体来说,我希望看到数据(y)的分布在回归元(x)的给定值处被描述为正态分布,然后用数据和回归线绘制这个正态分布(旋转90度)。
这就是我正在努力解决的问题(这段代码运行得很好):
library(BAS) # for data
x <- bodyfat$Abdomen
y <- bodyfat$Bodyfat
dat <- data.frame(cbind(x, y))
# Linear model
fat.mod <- lm(y ~ x, data = dat)
# Plot of linear model a
我有一个大小为N的numpy数组,它包含x,y个像素位置。我想在x和y方向上稍微移动每个像素。我想要实现的是使用每个x值作为平均值,并从具有可配置sigma的正态分布中随机选择周围的新值。对于新的y值也会执行同样的操作
我的问题是,我必须对每个像素进行循环,并乏味地使用以下代码:
for i in range(len(pixels)):
pixel = pixels[i]
x = pixel[0]
y = pixel[1]
new_x = numpy.random.normal(x, std_deviation_x)
new_y = numpy.rand
我正在生成一个随机的数据样本,并使用scipy.stats.norm.fit绘制其pdf,以生成我的loc和scale参数。 我想看看如果我只使用numpy计算平均值和标准差,而不进行任何实际拟合,我的pdf会有多大的不同。令我惊讶的是,当我绘制两个pdf并打印两组µ和std时,我得到的结果完全相同。所以我的问题是,如果我只需要计算样本的平均值和标准差,并且仍然可以得到相同的结果,那么norm.fit的意义是什么? 这是我的代码: import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
我使用的是MS Visual studio 2010。
现在我想用对数正态分布生成一个从3到200的随机数。
我听说“中心极限定理”可以将均匀分布转化为正态分布,但它对我来说似乎太多了,因为我的范围有198个数字:
a = random(MaxRange+1); // mean i have to write this for 198 time???!!!!
x = (a+.......)/198 ; //this will obtain a number which is a normal distribution right???
那么,我可以直接写
y = log (x); // an
所以我有一组数据,我想生成另一组相同大小的数据,它的均值是正态分布的,与我已经拥有的数据相关。
我查找了stats.multivariate_normal和cholesky分解,但这会生成两个(或更多)数据集。有没有办法根据Python中已有的东西只生成一组数据?
# 100 random samples
x = stats.norm.rvs(loc=0, scale=1, size=100)
# What we got
n = 100
std_x = x.std()
mean_x = 0
mean_y = 1
# What I need
std_y = ?
# Means of x a
我正在使用numpy的正态分布,很难理解它的文档。假设我有一个正态分布,平均值为5,标准差为0.5:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm
mean = 5
std = 0.25
x = np.linspace(mean - 3*std, mean + 3*std, 1000)
y = norm(loc=mean, scale=std).pdf(x)
plt.plot(x,y)
得到的图表是熟悉的钟形曲线,但峰值在1.6左右。任何值的概率怎么能超过1
我试图使用Matlab的nlinfit函数来估计x,y配对数据的最佳拟合高斯值。在这种情况下,x是二维方向的范围,y是“是”响应的概率。
我从相关文章中复制了@norm_funct,我想返回一个平滑的正态分布,它最好地近似于y中的观测数据,并返回最佳拟合pdf的大小、平均值和SD。目前,安装的功能似乎是不正确的缩放和不顺利-任何帮助非常感谢!
x = -30:5:30;
y = [0,0.20,0.05,0.15,0.65,0.85,0.88,0.80,0.55,0.20,0.05,0,0;];
% plot raw data
figure(1)
plot(x, y, ':rs