probability-density

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我正在尝试为Exp（0.5）分布生成随机值。我有以下代码： y <- rexp(10, rate=1/2) y 这给了我： [1] 4.5582556 2.3285161 4.2466828 0.9995597 3.6326827 0.1016917 0.2518124 [8] 0.3189424 0.8553740 0.8277078 的问题，我在这里的是，我不知道这是什么意思值

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Matlab中的狄拉克概率测度

我想在Matlab中实现概率测度的密度。对于我定义density作为功能句柄使得一些函数f（给定为一个功能句柄）在区间[A，B]可以通过 syms x int(f(x)*density(x),x,a,b) 来计算的积分当谈到狄拉克量度问题是 int(dirac(x),x,0,b) 为所有b> 0提供值1/2而不是1。然而，如果I型 int(dirac(x),x,a,b) 其中< 0且

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R：分位数在密度函数中的向量是什么dvmnorm

library(mvtnorm) dmvnorm(x, mean = rep(0, p), sigma = diag(p), log = FALSE) dmvnorm提供了多元正态分布的密度函数。第一个参数x代表什么？文档中提到“分位数的向量或矩阵，如果x是矩阵，则每行都被视为分位数。” > dmvnorm(x=c(0,0), mean=c(1,1)) [1] 0.0585 以下是帮助

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概率密度直方图与Matplotlib没有意义

我刚刚运行一个简单的任务，试图绘制我运行的模拟的概率密度直方图。但是，当我绘制它时，每个箱的概率似乎与频率图的结果不匹配。有50个箱子，我预计每个箱子的平均概率为2％，这并不反映在图表中。在此先感谢 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plntAcres = 88.0 hvstPe

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如何根据特定的概率选择列表中的项目？

让我们假设，我们得到了类似下面的列表： list = [[A,10,3],[B,5,2],[C,8,1]] 对于列表中的每个项目有可能通过SOFTMAX计算被选择的概率。例如，对于第一个元素（A），我们有： from math import exp A_probability = exp(list[0][2]/list[0][1]/ (exp(list[0][2]/list

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涉及均匀分布的概率

使用R，我被指示在0和1之间生成1000个随机数，我使用runif（1000）。然后我被告知近似随机数在0.4和0.6之间的概率。我是R新手，很乐意提供帮助。谢谢。

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boost :: math :: pdf，它是如何计算一个正态分布的概率，只有一个值？

我使用boost :: math :: pdf来计算正态分布的概率。我给出了一个变量，它对应于平均值的距离，boost :: math :: pdf给了我一个返回的可能性。它的工作原理，但我真的没有得到如何，因为在连续分布（和正态分布是连续分布），你需要整合两个值之间的概率。如果分布是离散的，那么一个点确实对应于一个概率，但是从我读过的所有东西中我得到了我处理连续分布的印象。如果有人能说清楚

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从密度函数计算概率

我已经构建了密度函数，现在我想计算新数据点“落入”选定区间（比如a = 3，b = 7）的概率。所以，我在寻找： P(a<x<=b) 一些样本数据： df<- data.frame(x=c(sample(6:9, 50, replace=TRUE), sample(18:23, 25, replace=TRUE))) dens<- density(df$x) 我会很高兴听到任何解决方案

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C＃MathNet FFT定义

从MathNet测试FFT时我遇到一些问题：这个想法是，如果我将FFT应用于高斯变量的特征函数，我应该找到高斯密度函数。当我绘制VectorFFT时，该图似乎是一个密度函数，但是它的值为零，它没有值1，它的值为1.4689690914109。缩放必定存在一些问题。我尝试使用Fourier.Inverse中的所有类型的FourierOptions和PI，2PI，sqrt（2PI）的所有类型的除

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如何在Python中计算PDF（概率密度函数）？

我有下面的代码打印PDF图形的特定平均值和标准偏差。 http://imgur.com/a/oVgML 现在我需要找到实际的概率的特殊价值。例如，如果我的意思是0，而我的值是0，那么我的概率就是1.这通常是通过计算曲线下的面积来完成的。与此相似： http://homepage.divms.uiowa.edu/~mbognar/applets/normal.html 我不知道如何除非你有充分的理由