我需要编写一个生成随机实现的Cauchy分布的程序。
具有空位置和单位规模。
另外,我需要在-5到5个桶之间做一个直方图,为了随机实现1,000个点,和理论曲线确保它们有相同的单位。
我计算了累积分布函数
关于柯西的发行:
我编写了以下python代码:
from __future__ import division
import scipy
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math as m
valuesX = []
for q in range(1000
我有一个问题,用MATLAB来寻找概率密度函数。这个问题是关于重力( g =9.8m/s)和速度( v = sqrt(980) m/s )的火炮射程。角θ是介于0到π/2之间的均匀分布的随机变量。我必须用随机变量函数和弹丸平均距离绘制θ的均匀分布和范围fr(r)的概率密度函数。
到目前为止,我已经用物理方程,r = V^2*sin(2*theta)/g来计算平均值和西格玛。sigmatheta = (pi/2)/sqrt(12)和meantheta = pi/2/2简化方程,r=100*sin(2*θ)。我知道均匀分布,ftheta(θ)从0到pi/2,等于2/pi,.6366。文中给出了一个
我对R.
我试图为1000个样本的平均值绘制正态分布概率密度函数,这些样本值是从40个大小的指数分布中得到的。样本均值的分布应近似正常。
我遇到的问题是情节是如何呈现的,见下文:
这里是我的"R“代码:
#allocate list size to store means
meanOfSampleMeansVector <- numeric(1000)
#for 1000 iterations create 40 exponential random variable with variance of 0.2 units
for (i in 1:1000 ){
sample &
我用的是图,概率密度函数:
y = zeros(1,10000);
for j=1:10000
r = rand(100,1);
for i=1:100
y(j) = y(j) + r(i) - 0.5;
end
y(j) = y(j)/sqrt(100);
end
[n,x] = hist(y,100);
plot(x,n/10000/diff(x(1:2)));
hold on;
不过,我也想打印理论。我所做的最好的事情如下:
plot(x,normpdf(x,0,1),'r');
但这根本不符合实际情况。我在这里错过了什么?
我计划编写一个函数,生成5个Bernoulli试验的m个随机模拟。我创建了一个直方图,显示成功次数在m模拟中的分布情况。
然后,我还需要绘制一条线,显示理论上的/标准化的分布在理论上的平均成功数。
以下是我现在的职责:
function x = generate_binomial_bernoulli(n,p,m)
% generate Bi(n, p) outcomes m times
emperical = zeros(1,m); % allocate array for m simulations
for i = 1:m
我有两组数据,一个是x轴,另一个是y轴。
我想用Lmfit对这些数据进行拟合,使用以下Lèvy发行版的定义。
我对c参数有一个限制,这意味着它必须大于零。
下面是我的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lmfit import Model
from lmfit import Parameters
def Levy(x, c, m):
sq = np.sqrt(c/(2*np.pi))
ex = np.exp(-c/(2*(x-m)))
den = (x-m)**(3/2)
我正在阅读这本书(统计反思),这本书有R语言的代码,我想用Julia的代码重现同样的代码。在这本书中,他们计算了9次试验中6次成功的可能性,其中成功的概率为0.5。他们使用下面的R代码来实现这一点。 #R Code
dbinom(6, size = 9, prob=0.5)
#Out > 0.1640625 我想知道如何在朱莉娅身上做同样的事情, #Julia
using Distributions
b = Binomial(9,0.5)
# Its possible to look at random value,
rand(b)
#Out > 5 但是我
我有一系列的实验数据值X和Y,用来生成一个散射图,这个散点图看起来非常类似于伽马分布,我读过一些文章说这些实验数据可以用伽马分布来表示/建模。
因此,我编写了下面的python代码来查找伽马分布常量:
import csv
import random
import scipy as sp
import scipy.stats as ss
from collections import defaultdict
columns = defaultdict(list)
with open('case_1_RTD.csv') as f:
reader=csv.reader(f