R中贝塔分布的混合分布_将伽马分布和正态分布的混合拟合到R中的数据_R中的密度分布 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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python3-贝塔分布

from scipy.stats import beta import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...

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原创 | 一文读懂正态分布与贝塔分布

本文约2300字，建议阅读5分钟本文通过案例介绍了正态分布和贝塔分布的概念。...正态分布是自然科学与行为科学中的定量现象的一个方便模型。各种各样的心理学测试结果和物理现象的观测值，比如光子计数等都被发现近似地服从正态分布。甚至生活中很多现象的表征结果也符合正态分布的分布规律。...结合这些边界条件，可以进一步得到所以我们得到了至此，测量误差分布的概率密度函数推导结束。贝塔分布贝塔分布，beta分布，简单来说，就是一个事件出现的概率的概率密度分布。...需要指出的是，看起来beta分布的概率密度函数和高斯分布的曲线很像，实则不然。再举个例子，假如老张的孙子也想做做运动员，老张煞有介事的统计了小小张的历史三分投数，为5投1中。...问他下一次投球，也就是第六次投球，命中的概率的分布是怎样的？如果过去是5投2中，5投3中，和5投4中呢？ ? 可以看到，beta分布的PDF和高斯分布的曲线形状差别可大了。

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R语言实现：混合正态分布EM最大期望估计法

p=4815 因为近期在分析数据时用到了EM最大期望估计法这个算法，在参数估计中也用到的比较多。...然而，发现国内在R软件上实现高斯混合分布的EM的实例并不多，大多数是关于1到2个高斯混合分布的实现，不易于推广，因此这里分享一下自己编写的k个高斯混合分布的EM算法实现请大神们多多指教。...对应的函数原型为 em.norm(x,means,covariances,mix.prop) x为原数据，means为初始均值，covariances为数据的协方差矩阵，mix.prop为混合参数初始值...使用的数据为MASS包里面的synth.te数据的前两列 x <- synth.te[,-3] 首先安装需要的包，并读取原数据。...类似的其他情况这里不呈现了，另外r语言提供了EMCluster包可以比较方便的实现EM进行参数估计和结果的误差分析。

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R语言混合正态分布极大似然估计和EM算法

为了在统计过程中发现更多有趣的结果，我们将解决极大似然估计没有简单分析表达式的情况。举例来说，如果我们混合了各种分布， ?...作为说明，我们可以使用样例数据 > X=height 第一步是编写混合分布的对数似然函数 > logL=function(theta){+ p=theta[1]+ m1=theta[2]+ s1...我们将从参数的初始值开始，并比较属于每个类的机会 > p=p1/(p1+p2) 从属于每个类别的这些概率中，我们将估算两个正态分布的参数。...我们估计属于这些类的概率（考虑到正态分布的参数），一旦有了这些概率，就可以重新估计参数。...+ p=p1/(p1+p2) + s1=sqrt(sum(p*(X-m1)^2)/sum(p))+ s2=sqrt(sum((1-p)*(X-m2)^2)/sum(1-p)) + } 然后，我们恢复混合分布的

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常见概率分布及在R中的应用

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.....画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2....证实它们都符合贝塔分布 dbeta(x, shape1, shape2, ncp = 0, log = FALSE) pbeta(q, shape1, shape2, ncp = 0, lower.tail

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R中的概率分布函数及可视化

写在前面：概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。...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...)

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R语言对混合分布中的不可观测与可观测异质性因子分析

p=13584 ---- 今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。让 X 代表一个人的身高。...，例如当我们有一个获得混合分布不可观察的异质性因子：概率 p1，一个随机变量，概率p2，一个随机变量。...lambda[1],mix$mu,mix$sigma)) [1] 0.4002202 178.4997298 165.2703616 6.3561363 5.9460023 如果我们绘制两个高斯分布的混合图...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别，现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...因此，正如今天上午在课堂上提到的，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。

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R语言对混合分布中的不可观测与可观测异质性因子分析

当我们有一个获得混合分布不可观察的异质性因子：概率 p1，一个随机变量，概率p2，一个随机变量。...也许我们可以使用实际观察到的变量来解释样本中的异质性。在形式上，这里的想法是考虑具有可观察到的异质性因素的混合分布：性别，现在，我们对以前称为类[1]和[2]的解释是：男性和女性。...因此，如果您有一个不可观察的异质性因子，我们可以使用混合模型来拟合分布，但是如果您可以得到该因子的替代，这是可观察的，则可以运行回归。...点击标题查阅往期内容 R语言实现：混合正态分布EM最大期望估计法在R语言和Stan中估计截断泊松分布在R语言中使用概率分布：dnorm，pnorm，qnorm和rnorm R语言混合正态分布EM...最大期望估计在R语言和Stan中估计截断泊松分布更多内容，请点击左下角“阅读原文”查看报告全文 ?

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使用高斯混合模型拆分多模态分布

本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。...高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，简称GMM）是一种在统计和机器学习领域中常用的概率模型，用于对复杂数据分布进行建模和分析。...GMM 是一种生成模型，它假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的，每个高斯分布称为一个分量，这些分量通过权重来控制其在数据中的贡献。...下面我们将通过使用高斯混合模型计算每个分布的均值和标准差，将多模态分布分离回三个原始分布。...高斯混合模型是一种可用于数据聚类的概率无监督模型。它使用期望最大化算法估计密度区域。

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gamma分布的分布函数_gamma分布和beta分布

在介绍贝塔分布(Beta distribution)之前，需要先明确一下先验概率、后验概率、似然函数以及共轭分布的概念。...4.共轭分布(conjugacy)：后验概率分布函数与先验概率分布函数具有相同形式先验概率和后验概率的关系为： p o s t e r i o r = l i k e l i h o o d ∗...p r i o r posterior = likelihood * prior posterior=likelihood∗prior Beta分布的概率密度函数为： f ( x ; α , β )...，在实际中应用也相当广泛。...前面我们提到，先验概率和后验概率的关系为： p o s t e r i o r = l i k e l i h o o d ∗ p r i o r posterior = likelihood *

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R-正太分布，检验

什么是正太分布检验？判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。...方法一概率密度曲线比较法看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下： #画样本概率密度图 s <- rnorm(100) #产生样本 d <- density(s) plot(d, col...方法二正太Q-Q图法使用Q-Q图来判断数据是否服从正太分布，R代码如下： s <- rnorm(100) #产生样本 qqnorm(s) qqline(s) 画图结果如下，可见数据分布集中在对角线上...方法三经验法则约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。...R的nortest包能提供其他正太检验方法【参见《R语言经典实例》P221】。

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统计中的各种分布

几何分布：几何分布（GeometricDistribution）:在伯努利试验中，得到一次成功所需要的试验次数X。...X的值域是{ 1, 2, 3,... }; 在得到第一次成功之前所经历的失败次数Y = X − 1。Y的值域是{ 0, 1, 2,3, ... }。那么k次试验中，第k次才得到成功的概率是： ?...泊松分布的期望值和方差都是λ。在二项分布中，如果试验次数n很大，二项分布的概率p很小，且乘积λ= np比较适中，则事件出现的次数的概率可以用泊松分布来逼近。 5....指数分布是描述泊松分布中事件发生时间间隔的概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进入机场的时间间隔、打进客服中心电话的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。...Gamma分布中的参数α称为形状参数（shape parameter），β（就是λ）称为尺度参数（scale parameter）。 9. 卡方分布：chi-squaredistribution。

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R语言偏态分布的回归分析

偏态分布的回归分析回归是我们经常遇到的模型，但是回归会根据Y因变量的类型，分成分类问题（Y是分类变量，如生存或死亡）与回归问题（Y是连续性变量，如身高体重）。...在R里面，建立回归模型是通过family参数指定回归类型。其实也是根据Y的分布，来确定用何种family。...Family 种类在lm()函数中，常见的family 有： image.png 当然，回归方程中还有更多的family，但是不局限于函数。...，碰见的常见回归类型有以下四种。...最常见的是正态分布。 image.png 当然，我们遇到偏态分布时候，一般有两种处理方式。通过将偏态数据进行log变换，转成正态分布进行回归。

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R语言的各种统计分布函数

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.....画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2....证实它们都符合贝塔分布 dbeta(x, shape1, shape2, ncp = 0, log = FALSE) pbeta(q, shape1, shape2, ncp = 0, lower.tail

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R语言数据分布检验的小例子

from=search&seid=2721954210688527324 娱乐之余，记录一下视频中涉及到的统计学知识点。...的均匀分布第三个抢红包的金额符合0.01~33.32的均匀分布第四五个抢红包的金额符合0.01~49.96的均匀分布 df<-data.frame(Group=c(rep("A",150),rep...image.png 第一个小知识点：R语言里产生符合均匀分布的随机数的函数是runif() https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html...image.png 为了验证这个想法使用Kolmogorov-Smirnov Test检验（简称K-S检验）验证数据是否符合均均分布第二个知识点：R语言只中K-S检验的函数是ks.test() https...://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/ks.test.html 假设检验的原假设H0是数据符合指定分布，P值小于0.05拒绝原假设 >

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从混合云到分布式云（上篇）

图1显示本次Flexera调研的用户中，89%使用了多云。其中，80%用户使用混合云，只有7%的用户使用多个公有云，2%的用户使用多个私有云。...该报告提出了三点主要内容： 1、私有云继续存在的必要性及其局限性 Gartner该报告指出，过去三年中，其客户对混合云的兴趣提升了15%。...根本原因是因为混合云模式中，私有云是客户的云，而公有云是厂商的云。这是两朵分属两个拥有者的云。...分布式云助力实现弹性敏捷用云需求：分布式云在不同地理位置的云环境中，提供一致的服务产品和管理控制平面。...但是，实际上，从前面对混合云和分布式云的阐述中，笔者认为Gartner这说法既对也不对。

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从混合云到分布式云（下篇）

上篇：从混合云到分布式云（上篇）三、混合云案例《从混合云到分布式云（上篇）》（以下简称《上篇》）发出来后，有位老友转发了文章并添加了评论“混合云除了出现在PPT，现实是不存在的”。...所以，在谈混合云案例之前，得首先回答一个问题：混合云在现实中存在吗？ 1、混合云到底是什么？是一种用云模式，还是一种云产品？...在这个混合云案例中，这家大型互联网企业的的安全设备和安全服务，以及后端服务都部署在自己的IDC中，而应用部署在公有云上的容器集群中，充分利用容器平台的弹性和规模性。...图1 一混合云案例现代应用往往是分布式的，包括多个模块，每个模块可独立地部署成一个服务。比如一个应用的灾备模块，同样是这个应用的一个重要组成部分。...五、分布式云典型案例 - GCP Anthos GCP Anthos 是一个支持多云和混合云场景的多K8S集群管理平台，支持在GCP、客户本地环境和其它公有云中运行的多个K8S集群中构建、部署和运行云原生应用

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在R语言和Stan中估计截断泊松分布

p=6534 数据这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。然后，如果只观察到两个或更高的观察，我将原始分布与我得到的分布进行比较。 ?...我们还需要为估计值指定一个合理的起始值lambda，不让误差太大。贝叶斯对于替代贝叶斯方法，Stan可以很容易地将数据和概率分布描述为截断的。...除了我x在这个程序中调用的原始数据之外，我们需要告诉它有多少观察（n），lower_limit截断，以及表征我们估计的参数的先验分布所需的任何变量。...以下程序的关键部分是：在data中，指定数据的x下界为lower_limit 在model中，指定x通过截断的分布T[lower_limit, ] data { int n; int lower_limit...Stan提供数据的方式： #-------------从R中调用Stan-------------- data <- list( x = b, lower_limit = 2, n = length(

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R检验数据是否符合正态分布

正态分布又叫高斯分布，很多统计学的理论都是假设所用的数据符合正态分布。所以在研究数据时，首先要看数据是否符合正态分布。首先，R中很多安装包中有自带的数据集，所以在使用某个数据前先看它是在哪个包中。...具体可以参考R各个包里面的数据集列表....这次主要用MASS包中的crabs数据 1 直方图检验crabs对象是否正态分布 library(lattice) library(MASS) histogram(crabs$CW) histogram...通过绘制的图是否呈现一直线判断是否符合正态分布。另外还有一个qqline()函数，在QQ图中绘制一条直线，QQ图中的点越接近这条直线，表示数据越接近正态分布。...，值越小越小的概率符合，通常0.05做标准，大于0.05则表示符合正态分布（此处为0.2542），故符合正态分布接下来分别检验公螃蟹和母螃蟹是否符合正态分布 nortest2 <- with(crabs

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程序在内存中的分布

本篇原创作者：Rj45 大纲对于x86架构下的Linux程序，在被载入内存中会展开成如下情况: ? 1、对于x86 架构的系统来说，器虚拟空间为4GB. 2、高位的1GB为内核空间。....bss 1、作用：bss段用来存放没有被初始化和已经被初始化为0的全局变量 2、例子 ?....data 1、作用：data段用来存放已经被初始化为非0的全局变量 2、例子 ?....rodata 作用：rodata段用来存放常量数据、被编译器自动存放来的字符串和加 const关键字的常量数据。 .text 作用：text段用来存放代码和部分整数常量，该段是可执行的。...、size表示每个元素的大小、分配的内存空间是numbersize、返回值为void类型的指针，指向分配号的内存首地址。

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