R中条件概率分析学生考试成绩_R中的条件概率实验_计算R中虚拟变量的条件概率 - 腾讯云开发者社区

p=24852 “获胜概率”的实时计算（或估计）很困难。我们经常在足球比赛中，在选举中看到这种情况。考虑经典的多项选择考试。在每个问题之后，想象您尝试计算学生通过考试的概率。...学生在答对 25 个以上时通过。为了模拟，我假设学生在每个问题上只掷硬币，我有 n 个学生，50 个问题 M=matrix 令 Xi,j 表示学生 i在问题 j 的分数。...点击标题查阅往期内容 R语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态可视化生成GIF动画 01 02 03 04 如果在 j 个问题之后，学生有 25 个正确的答案，那么概率应该是 1——即如果...它是当成功的概率实际上是 Si,j /j 时，在 50-j 个问题中获得至少 25-Si,j 正确答案的概率。我们认识到二项式分布的生存概率。...所以，计算“获胜概率”是一项复杂的工作！当然，如果我的学生不抛硬币，情况就略有不同......这是我们得到的结果，如果一半的学生是好的（有2/3的概率答对问题），一半是不好的（1/3的概率）。

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常见概率分布及在R中的应用

分位数：若概率0Za)=α的实数。如t分布的分位数表，自由度f=20和α=0.05时的分位数为1.7247。...概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....按照以上分析一个小时出现的公交车次数应该不符合指数分布。...F-分布被广泛应用于似然比率检验，特别是方差分析中 df(x, df1, df2, ncp, log = FALSE) pf(q, df1, df2, ncp, lower.tail = TRUE, log.p

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R语言使用Rasch模型分析学生答题能力

在这篇文章中，我重点介绍Rasch分析。最近，我花了点时间尝试理解不同的估算方法。三种最常见的估算方法是：联合最大似然（JML）条件逻辑回归，在文献中称为条件最大似然（CML）。...标准多级模型，在测量文献中称为边际最大似然（MML）。阅读后，我决定尝试进行Rasch分析，产生多个Rasch输出。示范进行此演示之后，可能需要ggplot2和dplyr的知识才能创建图表。...这是因为没有一个参与者在所有问题上都得分为零，在所有问题上都得分为1（最低为1，最高为30分中的26分）。...项目特征曲线 eRm用一条线提供项目特征曲线： plotjointICC(res.rasch) 在这里，我们需要能够根据学生的潜能来预测学生正确答题的概率。我所做的是使用逻辑方程式预测概率。...一旦获得该对数奇数，就很容易计算预测概率。由于我使用循环来执行此操作，因此我还要计算项目信息，该信息是预测概率乘以1-预测概率。

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R中的概率分布函数及可视化

对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示：对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)...0, 0), Sigma4) K4=kde2d(X4[,1], X4[,2], n=100) filled.contour(K4, color=col.palette) 作图结果如下所示：上面程序中kde2d

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Wolfram 分析：如何在风险中获胜——精确概率

因此，赢得这场战斗的概率是被杀死的军队被移除后获胜概率的总和乘以该结果的概率。我们还必须涵盖这样一种情况，即任何一方的军队都已不足，而且只有一个游戏棋子处于危险之中。...这建立了一个递归定义，根据战斗后续阶段的概率来定义我们所有的战斗概率。一旦阻止我们重复计算这些值。我们只需要用战斗结束规则来终止这个递归。...所以现在两次获胜的概率是攻击者的骰子都大于防御者的骰子。防御者必须使用两个骰子，而攻击者可以使用两个或三个。两次失败的概率也有类似的定义。剩下的就是平局概率。...获胜的概率。我们可以将其近似为 100 位小数。我们可以快速枚举许多不同起始位置的概率。以下是仅保留 20 位小数的相应数值。...如果看23对1的战斗，失败的概率大约是您在第一次掷骰子时死亡的概率的一半，当然比您的对手把棋盘扔到空中并拒绝再玩一次的概率要小得多。附录：生成截过图的代码

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「R」R 中的方差分析ANOVA

因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...例如，对于双因素方差分析，若不同处理方式中的观测数不同，那么模型y ~ A*B与模型y ~ B*A的结果不同。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响控制A时，B对y的影响控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。

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Python中概率累计分布函数（CDF）分析

#scipy.stats.norm.ppf(0.95， loc=0，scale=1)返回累积分布函数中概率等于0.95对应的x值（CDF函数中已知y求对应的x）。...') plt.show() ←PDF与CDF分布曲线对比→ Python中计算累积分布函数利用某设备三种工况条件下监测时间序列数据，对比分析不同工况下设备运行性能差异。...函数进行概率的累加并按照顺序添加到表格中 Fre_df['cumsum']=np.cumsum(Fre_df['Fre']) return Fre_df def Cumulative_Distribution_Function...\test.png",bbox_inches="tight") return plt ←某设备不同工况实际用能运行曲线对比→ 利用 CDF（概率累积分布函数）分析数据集分布情况。...分析概率分布函数曲线可以快速、简明地描述并量化由不同工况下导致的长期电能消耗中的细节差异。注： 1、数据形式--dataframe # 外部导入数据 DF = pd.read_excel(r".

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R语言数据库中如何多条件排序

R语言中，如何对数据框的数据根据某个条件进行排序呢？如何根据多条件进行排序呢，类似Excel中的排序效果： ? 1....使用R中自带函数order 「第一列升序，然后是第三列升序」这里的iris[,1]是数据的第一列 r1 = iris[order(iris[,1],iris[3]),] head(r1) 结果： >...= iris[order(iris[,1],-iris[3]),] head(r2) 结果： > # 第一列升序，然后是第三列降序 > r2 = iris[order(iris[,1],-iris[...使用dplyr的arrange R包dplyr的函数arrange，更简单，更简洁： # 多条件排序：使用dplyr::arrange library(dplyr) data("iris") head(...然后是第三列升序 arrange(iris,iris[,1],iris[,3]) # 第一列升序，然后是第三列降序 arrange(iris,iris[,1],-iris[,3]) 结果： > # 多条件排序

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R中时间序列分析-趋势分析Trend

趋势分析（Trend）常用趋势的数学函数线性函数 y=ax+b 指数函数 y=a^x 二次函数 y=ax^2+bx+c 曲线拟合方法 nls可以拟合任意表达式的曲线 nls(formula

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R中的线性回归分析

回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型，来预测因变量Y...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项，是回归直线在纵轴上的截距 b——回归系数，是回归直线的斜率 e——随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响回归分析函数...回归表达式y~x+1 lm类型的回归结果，一般使用summary函数进行查看预测函数 predic(lmModel,predictData,level=置信度) 参数说明： lmModel：回归分析得到的模型

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分析R中的Elasticsearch数据

使用标准R函数和您选择的开发环境，使用CDlastic JDBC Driver for Elasticsearch分析Elasticsearch数据。...您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。...Orders.CustomerId”）您可以使用以下命令在数据查看器窗口中查看结果： View(orders) 绘制Elasticsearch数据您现在可以使用CRAN存储库中提供的任何数据可视化包来分析

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R语言使用Rasch模型分析学生答题能力|附代码数据

几个月以来，我一直对序数回归与项目响应理论（IRT）之间的关系感兴趣在这篇文章中，我重点介绍Rasch分析。最近，我花了点时间尝试理解不同的估算方法。...三种最常见的估算方法是：联合最大似然（JML）条件逻辑回归，在文献中称为条件最大似然（CML）。标准多层次模型，在测量文献中称为边际最大似然（MML）。...问题特征曲线问题特征曲线： plot(res.rasch) 在这里，我们需要能够根据学生的潜能来预测学生正确答题的概率。我所做的是使用逻辑方程式预测概率。获得该数值，就很容易计算预测概率。...由于我使用循环来执行此操作，因此我还要计算问题信息，该信息是预测概率乘以1-预测概率。...---- 本文选自《R语言使用Rasch模型分析学生答题能力》。

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人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例

在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。...本教程将涵盖以下主题：神经网络概论正向传播和反向传播激活函数R中神经网络的实现案例利弊结论神经网络概论神经网络是受人脑启发执行特定任务的算法。...在R中实现神经网络创建训练数据集我们创建数据集。在这里，您需要数据中的两种属性或列：特征和标签。在上面显示的表格中，您可以查看学生的专业知识，沟通技能得分和学生成绩。...----最受欢迎的见解1.r语言用神经网络改进nelson-siegel模型拟合收益率曲线分析2.r语言实现拟合神经网络预测和结果可视化3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析4...实现神经机器翻译8.python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖9.matlab使用贝叶斯优化的深度学习

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MySQL--子查询与联合查询

十二、子查询子查询就是一个查询中包含某一个查询 select 列名 from 表名 where 条件 12.1 出现在列的位置上 select studentName from student s...，要求每个学生参加每门课程的最后一次考试成绩作为该生本课程的最终成绩，按年级顺序输出各门课程的成绩 #成绩单，学生姓名，课程所属性的年级名称，课程名称，考试日期，考试成绩 select (select...and r.examDate= maxr.maxdate) newr order by subgradeid desc 十三、联合查询一个查询结果中包含有多张表中的字段数据内连接: 两张表中关联字段相等的数据记录查询出来...and r.subjectNo=sub.subjectNo 左连接: 以左边的表为基准数据全部显示，右边的表中的数据只有满足了on后面的条件的数据才显示语法: from 表1 别名1 left join...右连接: 以右边的表为基准数据全部显示，左边的表中的数据只有满足了on后面的条件的数据才显示 from 表1 别名1 right join 表2 别名2 on 别名1.关联字段=别名2.关联字段 select

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【独家】考察数据科学家和分析师的41个统计学问题

另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和推断性统计学知识对于立志成为数据科学家或分析师至关重要。为了帮助您提高统计学知识，我们进行了这次实践测试。...18）研究者从他的分析中得出结论：安慰剂治疗了艾滋病。他犯了哪一类的错误？ A）第一类错误 B）第二类错误 C）以上都不是。研究人员没有发生错误。...29）据观察发现，数学考试成绩与在学生在考试当天进行体育运动存在非常高的相关性。你能从中推断出什么结论？ 1. 高度相关意味着运动后考试成绩会很高。 2. 相关性并不意味着因果关系。 3....30）如果数学考试成绩与体育运动之间的相关系数（r）是0.86，那么用体育运动来解释数学考试成绩的变异性的百分比是多少？...调整后的R2是在模型中根据预测变量的数量进行调整后，R2的修改版本。只有当新的预测变量改进了模型且超过预期时，调整后的R2才会增加。当预测变量对模型的改进低于预期时，调整后的R2将减少。

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【Python】机器学习之逻辑回归

4．某学生两次考试成绩分别为 42、85，预测其被录取的概率。 5．画出分类边界。具体内容： 1．导入数据并进行数据可视化，观察数据分布特征。...当"admited"列的值为1时，表示该数据是通过测试的，将该行的第一次考试成绩添加到admit_array_x数组中，将第二次考试成绩添加到admit_array_y数组中。...4．某学生两次考试成绩分别为 42、85，预测其被录取的概率。...数据可视化阶段通过matplotlib库创建散点图，生动展示通过和不通过考试学生在两次考试成绩上的分布特征，直观呈现数据的分布情况。...预测阶段利用训练好的模型参数对测试集进行预测，计算模型的准确率，通过sigmoid函数输出的预测值表示学生被录取的概率。

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PAT（乙级）1080. MOOC期终成绩（25）

输入格式：输入在第一行给出3个整数，分别是 P（做了在线编程作业的学生数）、M（参加了期中考试的学生数）、N（参加了期末考试的学生数）。每个数都不超过10000。接下来有三块输入。...第一块包含 P 个在线编程成绩 Gp；第二块包含 M 个期中考试成绩 Gmid−term；第三块包含 N 个期末考试成绩 Gfinal 。每个成绩占一行，格式为：学生学号分数。...题目保证学号没有重复，且至少存在1个合格的学生。题目分析：使用map存储学生的在线编程成绩，期中成绩以及期末成绩。...读入数据后，将满足条件的学生信息存储到vector中，条件:if(gp>=200 && G>=60)。这里涉及到一个变成小技巧四舍五入。之后按照输出条件对vector排序即可。...unordered_map gmid; unordered_map gfinal; int main(){ //freopen("in.txt", "r"

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9张图，32个案例带你轻松玩转Java stream

2.5 filter 筛选功能，按照一定的规则将符合条件的元素提取到新的流中。...stream 中任何一个满足过滤条件的元素。...案例 15：是否存在成绩高于 90 分的学生，是否存在成绩低于 50 分的学生。还是采用上面案例 14 中的学生集合。...案例 18：找出第一个成绩在 90 分以上的学生。还是采用上面案例 14 中的学生集合。...案例 29：输出所有学生的姓名，用逗号分隔，这里还是使用案例 27 中的学生列表 String studentNames = students.stream().map(r -> r.getName()

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【译文】R分析快速手册：R中数据可视化

因此，你的主要工具需要有很强的能力来处理这两方面的操作—数据分析和数据可视化。在过去的时间当中，你可以在你的生活中使用这样的一套工具，但只有其中一个是比较好的。...随着这些景象的变化，R之所以能变成当今的主流语言就是因为它有很强大的数据可视化处理能力。只需要几行的代码，你可以创造一个美丽的图表和数据的故事了。...R有一个很好的资源库来创造一个基本和创新的数据可视化，如条形图、直方图、散点图、热点图、马赛克图以及其它各种可视化操作。这里是一份常用的可视化操作快速手册以用于展现数据。...想要获得完整的内容，访问R中数据分析的综合指南。如果你希望获得关于数据可视化的全部内容，访问这里数据可视化的终极指南。...原文链接：http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/cheat-sheet-data-visualization-r/ 何品言译陆勤审核 PPV课原创翻译文章

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Java开发者的Python快速进修指南：掌握T检验

接下来，让我们对这两种场景进行简要讨论，以便更好地理解它们的特点和应用条件。独立样本我们先来看下独立双样本，举个例子：假设我们有两组学生，一组接受了数学辅导班，另一组没有接受辅导。...我们想要比较两组学生在数学考试成绩上是否有显著差异。案例背景：组1（辅导班）： 10名学生，他们的数学考试成绩为 85, 88, 90, 92, 95, 78, 80, 84, 88, 86。...我们将实现一个简单独立样本T检验来比较这两组学生的平均数学考试成绩是否有显著差异。...这时可以使用配对T检验进行分析。...总结独立样本T检验适用于比较两组独立样本的均值差异，而配对T检验则适用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异。在Python中，我们可以利用scipy库进行T检验的实现和结果判断。

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估计获胜概率：模拟分析学生多项选择考试通过概率可视化

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