normal-distribution

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我已经成功使用下面的代码，以获得我的main（）函数工作正态分布： default_random_engine generator(time(0)); normal_distribution<double> distribution(6.0,5.0); for (int i = 0; i < 51; i++) { cout << "#" << i << "= " << dist

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为3个变量创建所有可能的相关矩阵

我想模拟3个具有特定相关结构的变量（通常用平均值= 1和sd = 1分配）。对于每个我想要经过相关的变量值0.1〜0.9的三个变量的0.1 SO可能的相关的增量将是 X1 X2 X3 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.1 0.1 0.3 .. 0.9 0.9 0.9 在我想结束使用这三个相关值来构造方差 - 协方差矩阵。有没有简单的方法来做到这一点？

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创建新的随机vs使用相同的随机

我想分配一个系统，我需要使用Random Java类中的nextGaussian()。我发现打破独特种子的数据依赖性的唯一方法是使用多个种子，从而创建多个随机数。让我们忘记我的问题的上下文，我只想知道如何使用多个随机实例进行归一化，而不是仅使用一个实例。换句话说...... genNew与genSame相比有多大的随机性？代码： public double[] genNew(int lim,

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ggplot比例转换对点和函数的作用不同

我试图用R和ggplot2绘制分布CDF。但是，在我转换Y轴以获得直线后，绘制CDF函数时遇到了困难。这种情节经常用在Gumbel纸样中，但在这里我将以正态分布为例。我生成数据，并绘制数据的累积密度函数以及函数。它们很合适。但是，当我应用Y轴转换时，它们不再适用。 sim <- rnorm(100) #Simulate some data sim <- sort(sim) #Sort it

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防止下溢性计算正常样品落在一定间隔在给定两个实数<code>x</code>和<code>y</code>蟒

的概率的对数时，我想计算在python下面的函数： log Pr [ x <= t <= y ], 其中t被采样从正态分布。一个天真的实现是使用scipy.stats.norm。 np.log(scipy.stats.norm.cdf(y) - scipy.stats.norm.cdf(x)) 不幸的是，这会导致下溢时x和y远离0。如何避免这样的数字错误？

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积分在Matlab

normcdf我想计算 $$e_0=r*K \int_{0}^{T} \exp{(-rt)} N\bigg(\frac{\ln{(B_t/S_0)}-e_2 t}{\sigma \sqrt{t}} \bigg)dt,$$ 其中 $$e_2=r-\frac{\sigma^2}{2},$$ 和 $$N(x)=\int_{0}^{x} \frac{\exp{(-z^2/2)}}{\sqrt{2\pi

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q中的qnorm（）函数R

我已阅读qnorm()的文档，但无法真正理解它的功能。你能否详细回答一下qnorm()是做什么的？注 - 请原谅我问这样一个简单的问题。我在R.

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循环槽R中的一组项目

我试图做一个线性规划问题的模拟。该模型具有obj函数和一些约束。在这种情况下，我引入了从正态分布随机抽取的2个值。我然后使用for-loop模拟10.000次优化模型。我知道使用for-loop是不好的做法，但在这种情况下速度并不是我所关心的。 #List of 10000 random, normally distributed observations: Demand = rnorm(10

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matlab中一个正方形内的正态分布点

如何在N×N的正方形内创建N个正态分布的点，中心的平均值为（更多的点集中在中心点）。我将不胜感激一种方法，其中每个点的坐标可以存储在一个结构中。我试过下面的代码 for i=1:200 S(i).x=randn*200; S(i).y=randn*200; plot(S(i).x,S(i).y,'.'); axis([0 200 0 200]); end 但是，我观察到我得到了负值。

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跨分发使用Python

我设计数据模拟器，其基于限制的一些记录当天的随机数据记录，限制可以从100什么10000 limit = 100 的记录应该是分布式整个一天例如：第0小时记录的15％，第1小时的20％，第2小时的5％等等...... 如何使用python模拟这种分布，哪个库可以帮助设计逻辑？现在我能够模拟像下面 t_id t_amount gateway transaction_date 101 30