我正在寻找与Python3中的VGAM::pbetabinom() R包相当的版本,我尝试使用包,但是它没有给出相同的结果。例如,在R中,如果我运行以下命令:
VGAM::pbetabinom(q = 884.0, size = 2425, prob = 0.374491636284026, rho = 9.192015e-05)
I get the following probability result:
0.1849791
但是当我用这个包
from scipy.stats import betabinom
betabinom.cdf(884.0, 2425, 0.37449163628
只有当我通过Linux命令行运行代码时,即Linux的Windows子系统时,问题才会出现。在Windows上通过conda环境运行时不会发生这种情况。在这两种情况下,都正确地安装了scipy。
我已经创建了一个函数来执行从两个数据格式( df_1和df_2 )到行的值的线性回归。它们的列名与字典data_dict的键相同。
from scipy.stats import linregress
import numpy as np
def foo(df_1, df_2, data_dict):
for index, row in df_2.iterrows():
x
如何计算spark中阵列场的峰度 spark内置函数使数组字段失败。 due to data type mismatch: argument 1 requires double type, however, 'SERIES' is of array<double> type.;; python中的示例 from scipy.stats import kurtosis
kurtosis([1, 2, 3, 4, 5])
-1.3 我使用了spark内置函数 df.withColumn("newcolumn",when(col("SERIE
我正在运行一个二项式测试,我不明白为什么这两种方法有不同的结果。从第二个问题到第一个问题是不同的。当我们计算两尾p值时,我们应该把其中的一条尾巴加倍吗?
from scipy.stats import binom
n, p = 50, 0.4
prob = binom.cdf(2, n, p)
first = 2*prob
from scipy import stats
second = stats.binom_test(2, n, p, alternative='two-sided')
import pandas as pd
import numpy as np
from fancyimpute import KNN
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import chi2_contigency
import seaborn as sns
from random import randrange, uniform
我试图运行这个命令,但是没有出现错误,没有发现任何新的模块。然后我试着用pip install安装花哨的推测,但是
错误:无法找到满足tensorflow要求的版本(来自fancyimpute) (来自
目前,我有以下代码
def approx_binomial(n, p, size=None):
gaussian = np.random.normal(n*p, n*p*(1-p), size=size)
# Add the continuity correction to sample at the midpoint of each integral bin.
gaussian += 0.5
if size is not None:
binomial = gaussian.astype(np.int64)
else:
#
STD有许多分布,显然用于生成伪随机变量,例如,下面的代码生成并输出一些负二项分布数。
这可能意味着,在内部,有计算负二项分布的of和或PDF的代码,即随机变量具有某一值的概率,例如6。有方法输出该概率吗?如果是,怎么做?我知道我可以运行我自己的代码,但我不想这样做,如果有什么办法从std获得概率。
如果可能的话,对其他分布,例如伽马分布的民防,也有同样的问题。
int main()
{
std::negative_binomial_distribution<int> negBin{ 5,0.5 };//Negative binomial distribution
st
我想这是一个对数正态分布?我没有把握。我的lua是这样的:
local min = 50
local max = 500
local avg = 100
local fFloat = ( RandomInt( 0, avg ) / 100 ) ^ 2 -- float between 0 and 1, squared
local iRange = max - min -- range of min-max
local fDistribution = ( ( fFloat * iRange ) + min ) / 100
finalRandPerc = fDistribution * Rando
在Matlab中,我已经定义了一个二项式PDF,其中可能的事件集为0-255。我想要生成符号,从0-255,根据那个PDF.我怎么能这么做?
这是用来生成PDF的代码:
x=0:255; %range of possible values
m=255;
b=0.06245;
y=binopdf(x,m,b); %generates a binomial distribution
当绘制"y“时,我可以看到,大多数情况下,源生成的符号将介于9到23之间。再说一遍,我如何设计这个符号源?谢谢。
我试着在三组之间进行单向方差分析。我已经能够用SCIPY.STATS得到F-分布的F-统计量和p-值,但是我更喜欢用平方和作为R型输出的ANOVA表。下面给出了我的SCIPY.STATS单向方差的代码。所有的文件为STATSMODELS ANOVA是使用熊猫的数据。任何帮助,我可以如何调整我的现有代码的STATSMODELS将非常感谢。
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
from scipy.stats import f_oneway
data1= pd.read_table('/Use
我想从二项分布B(n,p)中取样,但附加一个约束条件,即采样值属于范围。换句话说,我必须从二项分布中取样一个值,因为它位于a,b的范围内。从数学上讲,我可以用二项式分布的pmf (f(x))写成
sum = 0
for i in range(a,b+1):
sum += bin(i)
f(x) = bin(x)/sum
从这种分布中取样的一种方法是对均匀分布的数进行采样,并应用pmf的逆(使用pmf获得)。然而,我不认为这是一个好主意,因为pmf的计算将很容易获得非常耗时。
在我的例子中,n,x,a,b的值是相当大的,这种计算pmf的方法,然后使用一个统一的随机变量来生成样本,由于n
我尝试将提供任意精度算法的mpmath库和scipy.stats库结合使用:
from mpmath import mpf
from scipy.stats import norm
x = mpf(3) # arbitrary precision float
y = norm.cdf(x)
但是,norm.cdf通过调用np.isnan(x)在内部检查其输入是否为数字。因此,我得到了以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "name of my file", line 5, in <module>
y = n
我正在尝试使用rpy2将一个r包(标题为"afex")导入到jupyter notebook中,以便于使用python。但是,我得到的是后面跟着空行的"Selection:“语句。我试着在空行中输入各种镜像链接,但是没有任何帮助。我很想知道有没有人遇到过这个问题,也许能帮上忙。
代码见下文:
#Importing key libraries.
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import scipy.stats as stats
import matplotlib.lines a
我的目标是独立计算敌人被杀死后会掉下的物品数量。例如,假设有50个药水,每个药水都有50%的掉落机会,我想根据独立试验随机返回一个从0到50的数字。
目前,这是我使用的代码:
int droppedItems(int n, float probability) {
int count = 0;
for (int x = 1; x <= n; ++x) {
if (random() <= probability) {
++count;
}
}
return count;
}
其中概率是0.0到1.
我已将规范导入如下:
from scipy.stats import norm
我想通过以下方法找出版本:
print(scipy.__version__)
但它正在引发一个错误,名为:
NameError: name 'scipy' is not defined
如果我用这个:
print(norm.__version__)
但它正在引发另一个错误,名为:
AttributeError: 'norm_gen' object has no attribute '__version__'
请帮我解决这个问题。
谢谢
R函数的:
即:重复掷六面骰子方案三次,第一次掷三次得到"6",第二次掷一次,第三次掷四次,所以返回三次、一次、四次。
roll <- function(n, X){
a <- 0
y <- sample(1:n, size=X, replace=TRUE)
while (y!=n){
a <- a+1
return(a)
}
}
roll(6,5)