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。...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...x=pretty(c(-3,3),100) y=dnorm(x) plot(x, y) 作图结果如下所示: 对于生成随机数,其使用方法举例如下: rnorm(n, mean=0, sd=1) #产生n...ggplot2) y=rnorm(10000, mean=0, sd=1) x=1:10000 data=data.frame(x=x, y=y) ggplot(data, aes(x=y)) +...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...)
,我们可以先将for循环包装在函数中,然后再调用函数,而不是使用for循环,因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。...$cyl) %>% map(function(df) lm(mpg ~ wt, data = df)) 因为在R中创建匿名函数的语法比较复杂,所以purrr提供了一种更方便的快捷方式——单侧公式...1, 5, 10) seq_along(mu) %>% map(~rnorm(5, mu[[.]], sigma[[.]])) %>% str() #> List of 3 #>...21.46 -7.94 -21.41 5.66 2.38 但这种方式比较难理解,我们使用map2()进行同步迭代: map2(mu, sigma, rnorm, n = 5) %>% str() #>...如果我们想要生成均值、标准差和样本数都不同的正态分布,可以使用: n = list(1, 3, 5) args1 = list(n, mu, sigma) args1 %>% pmap(rnorm
一、Z变换的数学表述方法及Matlab实现代码 1、Z变换的数学表述方法 对于连续时间信号 x(t) ,其拉普拉斯变换为 X(s) ,即 x(t) \leftrightarrow X(s) 。...0 \rightarrow r=1 \newline \sigma r 1 \newline \sigma >0 \rightarrow r > 1 \end{cases...( r1 );S平面右半平面( \sigma > 0 )映射到Z平面上是单位圆外( r>1 )。...{10} 2、Z变换的Matlab实现代码 在Matlab的符号运算中Z变换的函数为ztrans。...通常,级数在Z平面上的收敛域范围可以表示为: R_1 R_2 \tag{13} 上式表明收敛域是一个以 R_1 和 R_2 为半径的两个圆所围城的环带区域,其中 R_1 为内圆半径,
3 似然函数 3.1 使用R语言写出似然函数 normal.lik1<-function(theta,y){ mu1] sigma2<-theta[2] n<-length(...y) loglsigma2) - (1/(2*sigma2))*sum((y-mu)**2) return(-logl) } 使用R的optim...= 5 y = rnorm(100,mu,va) # n是100,个数 3.3 使用R的optim进行迭代求解 optim(c(2,1),normal.lik1,y=y) ?...可以看出,平均数为9.7,方差为21.8 3.4 在似然函数中,去掉常数项 # 将常数项去掉n ormal.lik2<-function(theta,y){ mu1] sigma2...4.6 生成一个数据 set.seed(123) data.x = rnorm(n = 100) b0 = 10b1 = 5true.y = b0 + data.x*b1 noise = rnorm(100,0,2
可以简单做个定义那就是在探究同一条件多种干预措施可以确定干预策的排序。...我们在引入R语言之前需要先安装OpenBUGS这个软件,软件下载地址:http://www.openbugs.net/w/Downloads。 ? 今天我们就介绍R语言中是如何实现的。...当然你也可以在R中写成函数然后利用write.bug生成。...datasigma.y") inits<- function(){ list(theta= rnorm(J, 0, 100), mu.theta = rnorm...(1, 0, 100), sigma.theta = runif(1, 0, 100)) } schools.simR
从状态1转换为状态1的概率为0.82。换句话说,一旦处于状态1,该过程便会停留在那里。但是,以0.18的概率,过程转换到状态2。状态2的持久性不那么强。...在下一个时间段,过程从状态2转换为状态1的概率为0.75。 马尔可夫转换模型不限于两种状态,尽管两种状态模型是常见的。 在上面的示例中,我们将转换描述为突然的变化:概率立即改变。...Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样分析时间序列 R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波...PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MRS)自回归模型分析经济时间序列 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 R语言隐马尔可夫模型...Volatility) 模型 MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型 Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率 R语言马尔可夫区制转移模型
一般的图非常简单,和平常写R代码一样,不过不在.R中写,而是在.Rmd中写,将你的代码写入如下的代码框中,使用Control+Alt+i可以直接插入一个代码框。...就是说重点是代码,图R会帮我们自动生成,比如下面这个图: set.seed(123) x = rnorm(1000) y = 2 * x + rnorm(1000) m = lm(y ~ x) plot...100, 1), sliderInput("start", "Starting value", 1, 10, 1, 1), sliderInput("r...", "Expected return", -0.1, 0.1, 0, 0.001), sliderInput("sigma", "Sigma", 0.001, 1, 0.01,...无论是文本,图形还是表格,计算都是在render*函数中完成,目前有下面一些: shiny_vars[grep("^render", shiny_vars)] #> [1] "renderDataTable
t分布区间估计公式 t分布简介 t分布性质 t分布几率表与t值计算 例子 群体比率值PP的1-alpha信赖区间 群体方差2sigma2的1-alpha信赖区间 公式 卡方分布及其几率表 例子 样本大小之决定...估计平均数时 估计比率时 回顾 R语言实践 抽样分布与中央极限定理 抽样分布 从群体中抽取样本,样本统计量的几率分布称为抽样分布。...群体比率值PP的(1-α\alpha)信赖区间 ? 群体方差σ2\sigma^2的(1-α\alpha)信赖区间 公式 ? 卡方分布及其几率表 ? 例子 ?...R语言实践 #第一组为均值0的正态分布,第二组为均值0.1的正态分布 data = rnorm(100) data2 = rnorm(100,mean = 0.1) #画数据的密度图和直方图 plot...=-1,alpha=0.05) { n = length(x) xb = mean(x) #z-distribution if(sigma>=0){ tmp = sigma/sqrt
如果可以使用Internet连接,则可以在R命令提示符下键入install.packages(“ R2WinBUGS”)来安装R2WinBUGS。...我们假设每所学校的观测估计值具有正态分布,且均值theta 和方差tau.y,逆方差为1 =σ.y2,其先验分布在(0,1000)上是均匀的。...在R中,用户必须准备bugs()函数所需的数据输入。...另外,用户必须指定链的初始值,例如通过编写函数: > inits <- function(){ + list(theta = rnorm(J, 0, 100), mu.theta = rnorm(1,...0, 100), + sigma.theta = runif(1, 0, 100)) + } 可以开始MCMC模拟,R中的参数bugs.directory必须指向WinBUGS的安装目录。
## 首先模拟随机数 x rnorm(n = length(t) - 1, sd = sqrt(sig2)) ## 计算累加和 x <- c(0, cumsum(x)) 画图 我们得出各...], 1, function(x, t) lines(t, x), t = t) 布朗运动,一般认为是没有趋势;然而它(在某些情况下)可以模拟一个模型的趋势。...X rnorm(mean = 0.02, n = nsim * (length(t) - 1), sd = sqrt(sig2/4)), nsim, length(t)...模型和金融时间序列案例 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言COPULA和金融时间序列案例 matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析 matlab...:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析 GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 matlab估计arma garch
如果可以使用Internet连接,则可以在R命令提示符下键入install.packages(“ R2WinBUGS”)来安装R2WinBUGS。...逆方差为1 =σ.y2,其先验分布在(0,1000)上是均匀的。对于均值theta,我们采用另一个正态分布 平均mu.theta和反方差tau.theta。..., -2)sigma.theta ~ dunif (0, 1000)} 此模型必须存储在单独的文件中,例如'schools.bug'2,在适当的目录中,例如c:/ schools /。...在R中,用户必须准备bugs()函数所需的数据输入。...> inits rnorm(J, 0, 100), mu.theta = rnorm(1, 0, 100),+ sigma.theta = runif
{ x rnorm(n, 0, 1) y rnorm(n, rho * x, sqrt(1 - rho^2)) cbind(x, y)}######...,newy),sigma = # 评估跳转 ratio rnorm(1,mean=0,sd=sdshapejump),scale=rnorm(1,0,sdscalejump...x rnorm(n, 0, 1) y rnorm(n, rho * x, sqrt(1 - rho^2))############## 现在构造一个吉布斯采样器gibbs1/scale # 将BUGS的scale参数转换为“ rate
(1:10), y=rnorm(1:10)) df %>% map_dbl(mean,trim=0.5) x y -0.1016901...,function(x){ rnorm(5,mean[x],sigma[x]) }) ###也可以写成公式的形式 seq_along(mean) %>% map(~rnorm(5,...,sigma[....使用map2就更简单 map2(mean, sigma, rnorm, n = 5) map2函数的用法就是map2(.x, .y, .f, ...)...) args sigma) args %>% pmap(rnorm) # [[1]] # [1] 6.037321 # # [[2]] # [1
(功率孔径积) 1.6.2.在实际情况之中分析关系 1.6.3.matlab代码实现 1.7.脉冲积累 1.7.1.概述 1.7.2.相干积累 1.7.3.非相干积累 1.7.4.脉冲积累的检测距离 1.7.5...,snr_db,1e6*tau3,'k:') %因为上面得到的是s,我们要转为us,1e6 grid legend('R = 75 Km','R = 100 Km','R = 150 Km') xlabel...,snr_db,1e6*tau3,'k:') %因为上面得到的是s,我们要转为us,1e6 grid legend('R = 75 Km','R = 100 Km','R = 150 Km') xlabel...- Sigma - Tsc; return 1.6.2.在实际情况之中分析关系 功率孔径积相对于测距范围 平均功率相对于孔径大小 1.6.3.matlab代码实现 close all...\sigma = -10dBsm','\sigma = 0 dBsm') 1.7.脉冲积累 当一个目标在单次扫描期间位于雷达波束内时,它可能会反射好几个脉冲。
图1 DCP数据处理流程2.1.1 预处理在本节中,为了准备构建白质网络,DCP允许研究人员执行社区中常用的三个预处理步骤:(1)将DICOM转换为NIfTI;(2)涡流、磁头运动和磁化率失真校正。...然而,在标准空间中定义的先前图谱需要转换为本地 dMRI 空间。为了完成空间转换,DCP 使用 SPM 中的共寄存器、归一化和变形工具箱。...在文件夹中,每个网络属性都有一个 MATLAB 文件,其中包含所有主题的指标。...(r=0.35)、sigma (r=0.11)、lambda (r=0.23)和gamma (r=0.19)的显著增加。...全局效率(ICC=0.86, r=0.79)、局部效率(ICC=0.91, r=0.86)、最短路径长度(ICC=0.84, r=0.81)、sigma (ICC=0.79, r=0.67)、lambda
p=21978 本文将介绍如何在R中用rstan和rjags做贝叶斯回归分析,R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析,比如最早的(同时也是参考文献和例子最多的)R2WinBUGS包(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据...同时Stan在计算上也更为快捷,能节约时间。 相关视频 例子 设Yi为地区i=1,…,ni=1,…,n从2012年到2016年支持率增加的百分比。我们的模型 式中,Xji是地区i的第j个协变量。...1:p, main = "预测因子之间的相关性") 点击标题查阅往期内容 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 01 02 03 04 rstan中实现 统一先验分布 如果模型没有明确指定先验分布...1/sqrt(inv.var) 在JAGS中编译模型 # 注意:Yp不发送给JAGS jags.model(model, data = list...预测 y rnorm(20000,mu,sigma.mn) plot(density(y),col=2,xlab="Y",main="PPD") # 后验预测分布
{\sigma}: 99.7\% 1.2模拟生成数据 %randn是 Matlab 中用于生成服从标准正态分布(均值为 0,方差为 1 的正态分布)随机数的函数。...),就可以转换为我们的这个对应的函数图像,纵坐标表示的就是概率; 3)这个图像围成的(与x轴)就是1,这个就是我们的概率密度函数的雏形; data = randn([10000 1]); h = histogram...; 1.7分布函数 分布函数调用的也是我们的这个正态分布里面的函数normcdf函数,这个函数在我们的这个matlab里面的解释叫做累积密度函数,这个其实是一个意思,累积就是进行求解积分的嘛; y_prob...[norminv(0.025,0,1),norminv(0.975,0,1)],[.2,.2],'r') stem([norminv(0.0015,0,1),norminv(0.9985,0,1)],[....1,.1],'b') stem([norminv(0.16,0,1),norminv(0.84,0,1)],[.3,.3],'r')
今天在B站看了毕导的《我给自己发了2亿个红包,才发现先抢和后抢的差距这么大!》的视频,非常有意思,大家感兴趣也可以到B站观看。.../Uniform.html 通过散点图观察第一个抢红包的人的金额分布可以初步推断数据符合0~20的均匀分布 df11:150,] ggplot(df1,aes(x=Group,y=Money)...ks.test(df1$Money,"punif") One-sample Kolmogorov-Smirnov test data: df1$Money D = 0.96667, p-value...rnorm(10) yrnorm(10) zrnorm(10) install.packages("kSamples") kSamples::ad.test(list(x,y,z),method...Standard deviation of Anderson-Darling Criterion: 0.99539 T.AD = ( Anderson-Darling Criterion - mean)/sigma
二、Matlab 仿真 1、SNR 相对检测距离的仿真 雷达方程: (SNR)_o=\frac{P_tG^2 \lambda^2\sigma }{(4\pi)^3kT_eBFLR^4} 下面在三种不同数值的...{min}=25 km 和 R_{max}=165 km,假定目标截面积 \sigma=0.1 m^2 1)、不同 RCS,SNR 相对检测距离仿真 对三种不同数值的 RCS,SNR...,对脉冲宽度相对所要求 SNR(信噪比)的情况进行 Matlab 仿真 ①、Matlab 源码 fig1_13.m close all clear all pt = 1.e+6; % peak power...,snr_db,1e6*tau3,'k:') grid legend('R = 75 Km','R = 100 Km','R = 150 Km') xlabel ('Minimum required SNR...SNR)_{NCI}=\frac{n_p(SNR)_1}{L_{NCI}} 注: (SNR)_1 是产生给定检测概率所要求的单个脉冲的SNR ①、Matlab 源码 pulse_integration.m
%正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution), % MATLAB 命令是normrnd。...%1)R=normrnd(MU,SIGMA):生成服从正态分布(MU参数代表均值,DELTA参数代表标准差)的随机数。...% 输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同,输出R也和它们形式相同。...%2)R=normrnd(MU,SIGMA,m):生成服从正态分布(MU参数代表均值,DELTA参数代表标准差)的 随机数矩阵, % 矩阵的形式由m定义。...m是一个1×2向量,其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。 %3) R=normrnd(MU,SIGMA,m,n):生成m*n形式的正态分布的随机数矩阵。
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