cdf

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    1ヶ月間の1回の流出量と1つの特定の閾値があります。どのくらい日数で、その確率が50%以上で流出がその閾値を超えているかを知ることができますか? ここでCDFを使用する権利はありますか?しかし、どのようにして閾値を積分することができますか? ありがとうございます!

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    1つのプロットで8種類の関数のCDFをプロットする必要があります。それはちょうど7つの異なる色と8つを与える問題は、ちょうど最初の青色をもう一度与える。 8種類の色を作る方法は?ここで はスクリプトです: locerror_2d=[Scan_Around[1],Triangle_Around[1],M_shape_Around[1],Hilbert_Around[1],Scan_SbS[1],Tr

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    からランダムサンプリングので、私はこの2パートCDF def cdfH1a(x): return 0.189497583190681*np.sqrt(2 * np.pi)*sp.erf(np.sqrt(2)* (x/2)) def cdfH1b(x): return 0.0141047395886939*np.sqrt(np.pi)*sp.erf(7.071067811865

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    私は、これらの3つの列は、MATLABでつのY軸に共有CDFグラフを描きたいこの = 1.2000 1.5000 1.1000 1.4000 1.9000 1.3000 1.6000 1.8000 1.7000 ようなマトリックスを有します。 誰もがこれを手伝ってくれますか?どうもありがとう !

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    誰かがこのCDFを持っているディストリビューションに名前をつけることができますか? それは極値分布型-I別称、Gumbel distributionであるあなたに

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    PDFを持っていると、CDFとQuantile関数をRでどのようにプロットしますか?現在、私は以下のものを持っている(しかし、私はそれを行うには良い方法がなければならないと思います):dash2が提案 ## Probability Density Function p <- function(x) { result <- (x^2)/9 result[x < 0 | x >

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    私はシミュレーションからサイコロの合計結果の周波数を持つ プロットヒストグラムにしようとしています。 累積分布関数を計算しプロットする。 中央値を見つけてプロットする。 これまでのところ、これは私が持っているものです。 import pylab import random sampleSize = 100 ## Let's simulate the repeated throwing

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    私は以下のコードを使って、100個のトーセージの中からk個以上の頭を持たない確率を推定するために二項分布CDF(scipy.stats.binom.cdfを使用)ここで、k = 0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100 hist()を使用してプロットしようとしました。 import scipy import matplotlib.pyplot as plt def bi

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    私は与えられた関数(f(x)と呼ぶ)を持っています。私はモンテカルロ法を使ってそれを正規化しました。私は確率密度関数を計算し、それを積分することから累積分布関数を得ました。 f = function(x) ... plot(f,xlim = c(0, 5), ylim = c(0, 1),main="f(x)") mc.integral = function(f, n.iter = 100

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    380Gbバイナリラスタからのデータの経験的累積分布関数(CDF)をプロットしようとしています。データの小さなマスクを使用すると、次のコードは完全に機能します。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dem_name = open('./raster.dem','rb') vals = np.fromfile(dem_name,