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我正在努力理解以下代码。有人能解释一下每一步的实质意思吗？(特别是第1、第2和第4行代码)
X = stats.expon(scale=10)
xs = X.rvs(100000)
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.hist(xs, bins=100, color="navy")
plt.xlim(0, 80);
这是一个数据科学课程的示例代码，我正在尝试理解语法。
浏览 7提问于2022-12-04得票数 0
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我想在R中建立我自己的概率密度函数来模拟论文中的一些东西。
它在某种程度上类似于指数分布，但我真正想要做的是将指数分布重新定义为“修改的”分布.
有这样的方法吗？谢谢。
我想模拟一下：
b(x) ={(/p)(e^(-(X)/p)，x> q(xbar)和0否则}
xbar是一个x，它上面有一条线，平均值，平均值。
浏览 3提问于2011-10-23得票数 0
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我使用了下面的代码来适应我的数据直方图：
histfit(data,40,'exponential')
我不能回答的问题是：
1-如何找到指数拟合的拟合参数？
2-如何将幂律与数据的直方图相匹配？
对这些问题的任何回答都是非常感谢的。
我有一个数据集，我想将幂律分布拟合到数据的直方图中。
浏览 2提问于2017-03-30得票数 0
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我有一个变量A，它是Bernoulli分布式的，A = pymc.Bernoulli('A', p_A)，但是对于p_A我没有硬值，我想对它进行采样。我知道它应该很小，所以我想使用指数分布的p_A = pymc.Exponential('p_A', 10)。
但是，指数分布可以返回大于1的值，这将放弃A。有没有一种不需要在我自己的p_A -decorated函数中重新实现Bernoulli或指数分布的方法来包围@pymc.stochastic的输出？
浏览 0提问于2015-12-04得票数 1
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我正在尝试基于λ= 0.0002的指数分布的模拟数据来模拟数据集。在这个模拟中，我需要完成一个包含30列的电子表格，其中考虑了前一列的初始值和计算值。我不确定如何编写循环或rbind来模拟数据。附图显示了如何遵循逻辑。初始值Q0()仅在第一列中使用。所有列的数据必须在Q0-Qmax范围内(高于或低于这些值的值应限制为这些值)。 ?
浏览 14提问于2019-05-10得票数 0
我通过斯坦福的在线讲座学习机器学习已经有几天了，在第四讲中，讲师介绍了GLM(广义线性模型)和指数族。
x，y，p分别表示特征，预测结果，分布参数。
他的结论是，如果我们假设P(y|x;p)在指数族中，如果问题是一个二项式分类问题，即y∈{0,1}，那么P(1|x;p)是逻辑函数。
我对数学部分没意见，但我不知道当我们假设P(y|x;p)在指数族中时，这意味着什么，现实中这个假设为真的条件是什么？
我知道中心极限理论，它说一个随机变量是其他独立随机变量的总和，将近似于高斯分布，这与我的问题有关吗？
浏览 4提问于2017-05-16得票数 0
我正在尝试生成均值等于1的指数分布随机数。我知道如何获得具有均值和标准差的正态分布的随机数。我们可以通过normal(mean, standard_deviation)得到它，但是我不知道如何得到指数分布的随机数。
有人能帮我吗？
浏览 2提问于2012-07-15得票数 11
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在这种情况下， from scipy.integrate import quad
import numpy as np
exponential_distribution = lambda x, lam: lam*np.exp(-lam*x)
result = quad(exponential_distribution, 0.25, 0.75, args=0.1)[0] 我正在想像这样的事情 from magic_library import integrate_distribution
result = integrate_distribution(distribution='e
浏览 14提问于2019-12-15得票数 2
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数据压缩.指数分布的机器学习
、、、、
有没有什么机器学习算法和预测模型可以帮助我压缩指数分布的数据？我已经使用golomb代码对文件进行了编码，这无疑节省了大量的空间，但这还不够--我需要压缩。PAQ8L没有对其进行足够的压缩。
如果需要，请索要文件。
指数分布--
浏览 1提问于2011-01-15得票数 3
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我在R中做了一些最大似然估计，我有一个数据集c(3,33,12,22,23)，它对应于电池将持续多长时间。电池的续航时间是指数(θ)分布的。我应该画出最大似然函数。我有这个： liklihood <- function(theta, n){
rpois(theta,n)
}
ac <- c(3,33,12,22,23)
theta <- seq(from=0, to=30, length=10)
plot(theta, liklihood(theta, n=length(ac)), type="l",xlab=expression(theta),
y
浏览 47提问于2021-09-02得票数 0
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我在学习任何逻辑。我对一些事很好奇。有些人解释说，到达率服从指数分布。我想知道‘怎么能证明这一点？’
您的任何善意的指导都将是非常有帮助和非常感谢的。非常感谢。
浏览 4提问于2020-11-27得票数 0
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我正在尝试将指数分布拟合到我已有的数据集。奇怪的是，无论我做什么，我似乎都不能缩放直方图，使其符合拟合的指数分布。
param=expon.fit(data)
pdf_fitted=norm.pdf(x,loc=param[0],scale=param[1])
plot(x,pdf_fitted,'r-')
hist(constraint1N55, normed=1,alpha=.3,histtype='stepfilled')
由于某些原因，直方图比概率分布占用了更多的空间，即使我有normed=1。有什么我可以做的让事情更合适吗？
浏览 2提问于2014-06-03得票数 1
1回答
excel上是否有允许泊松分布的函数，使到达率与时间序列相吻合？这里的任何帮助都将不胜感激，谢谢！
浏览 10提问于2022-10-20得票数 0
1回答
我试图构建一个网络模拟(类似aloha)，其中n个节点在任何时候都决定是否必须按照指数分布(指数分布的到达时间)发送。
到目前为止，我所做的是:我在一个for循环中设置了一个主时钟，这个循环会滴答滴答，任何节点都会立即开始发送(滴答)，只有当我从一个均匀的0,1中抽取的样本大于0.99999时；也就是说，在任何时刻，一个节点发送的概率为0.00001 (就像指数分布所要求的那样非常接近于零)。
这些到达时间是否可以被认为是指数分布在每个节点，如果是的话，用什么参数？
浏览 0提问于2014-04-30得票数 0
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我想使用不同的分布来定义代理状态图中的转移概率。我知道AnyLogic使用指数分布作为速率触发转换的默认分布，但有时其他分布更适合，例如在疾病状态图的情况下，通常使用威布尔或贡佩兹分布。
我该如何去实现它呢？显然，只需直接输入威布尔分布，因为速率不起作用。我需要定义一个函数吗？
浏览 16提问于2018-02-26得票数 0
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我已经订购了条形图，并希望使用一个度量来比较分布的形状。一些条形图实际上是平坦的，所有的条形图都达到相同的y值，而另一些条形图的标准差很高，第一条达到很高的值，最后的条形图达到很低的值，然后其他条形图可以在这两个极值之间的任意位置进行拟合，请参见图。
我不认为标准差是这些分布的理想指标，因为它有可能有一个很高的顶值和一个非常低的底部值，但是大多数中间值偏向于最高值。我会选择偏斜度，但它是否可能衡量偏度约为0，而不是关于平均数？
浏览 0提问于2015-12-15得票数 1
1回答
我有个任务，现在被指数分布搞糊涂了。指令说：“服务时间是指数分布的，强度为lambda = 3。”
首先，我认为生成这只是exp(3)，但是使用Matlab我想知道这是否是对文本的正确解释。也许我应该用exprnd(3)代替？
浏览 5提问于2016-05-30得票数 0
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生成Java整数的随机数生成器
、、、、
我想在Java中生成一些随机整数，但这是根据一些分布规律。更具体而言：
我想为高斯分布生成一些随机整数。我发现只有发电机才能返回高斯分布的双重结果。为什么会这样呢？
我想在指数分布的某些极限之间生成一些随机整数？在这里，我还发现，只有发电机，返回双倍。我也没有找到一种方法只在两个极限之间生成一些随机指数。
你能帮帮我吗?你知道图书馆能做我想做的事吗？我研究了迈克尔弗拉纳根的图书馆，柯尔特和阿帕奇的公共数学，但他们没有我所需要的。
谢谢!
浏览 0提问于2010-10-10得票数 5
1回答
因此，我被要求编写一段代码，生成100个介于0和1之间的随机均匀分布数x，并在x=>0的分布函数F(x)=1-e^(-x)中使用这些值。然后画出直方图。
现在我想得出结论，如果它看起来是按指数分布分布的。
1.所以我认为我可以用指数分布图覆盖我的直方图，但我不知道如何做到这一点。有人能帮帮我吗？
我是R的新手，这是我的第一门统计学课程，提前谢谢。
浏览 2提问于2016-09-23得票数 1
2回答
我有指数分布a*exp(b*x)的实验数据。目的是找出系数a，b及其误差。
我尝试了使用函数fit(B,C, 'exp1')，并得到了一些结果。
目前，我正在实验一些问题，因为由于实验的性质，文件中的某些数据点具有较高的错误率。
具体问题是：
在Matlab中，哪种算法或函数能给出最小的误差？
如何使用/采用Matlab中的一些函数来对与指数函数大不相同的数据赋予较小的权重(当我计算系数时)？
浏览 9提问于2013-11-04得票数 1
如何在Java中使用范围(0-99)内的不同分布来生成随机数。
我知道标准的Java.util.Random getNextInt()使用Uniform和PRNG。如何使用nextGaussian？但是我该如何生成其余的内容呢？问题是它们需要在指定的范围内(0-99)，而随机库没有nextPossion、nextExponential、nextGeometric等？
耽误您时间，实在对不起。
浏览 0提问于2011-12-01得票数 2
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1回答
我想在dataframe中创建一个带有倾斜分布的新列。我希望它有64000个数据点，最小值为0(没有负值)，还有某种倾斜的形状，大多数人接近于0，然后它以较高的值向右平缓。
我试过了，但我做不到。任何帮助都是非常感谢的。
rv = skewnorm.rvs(400000, size=100000)
浏览 0提问于2020-04-28得票数 3
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2回答
在差别化隐私解决方案中，更具体地说，对于需要计算的查询，需要计算建议的解决方案，定义Laplace分布，为低错误进行最佳校准。其他非数值查询的解决方案建议指数分布。但是，为什么选择拉普拉斯分布的噪声来进行数值计算还不清楚？什么是最适合拉普拉斯分配的特殊属性？
浏览 0提问于2015-01-19得票数 3
1回答
我正在生成一个随机的数据样本，并使用scipy.stats.norm.fit绘制其pdf，以生成我的loc和scale参数。 我想看看如果我只使用numpy计算平均值和标准差，而不进行任何实际拟合，我的pdf会有多大的不同。令我惊讶的是，当我绘制两个pdf并打印两组µ和std时，我得到的结果完全相同。所以我的问题是，如果我只需要计算样本的平均值和标准差，并且仍然可以得到相同的结果，那么norm.fit的意义是什么？ 这是我的代码： import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 106提问于2020-03-26得票数 7
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下面的模型(取自于针对黑客的贝叶斯方法)适用于Poisson。
count_data = np.loadtxt("data/txtdata.csv")
n_count_data = len(count_data)
with pm.Model() as model:
alpha = 1.0/count_data.mean() # Recall count_data is the
# variable that holds our txt counts
lambda_1 = pm.Exponential("
浏览 1提问于2017-05-10得票数 1
假设x随机数之和为1，且该分布为指数分布。当我用
x<-c(10,100,1000)
a<-rexp(x[3],rate=1)
a<-a/sum(a)
这会改变分布，对吧？
那么，有没有人知道一种方法，使概率仍然是指数分布的？我知道这样他们就不会完全独立了。
非常感谢!
浏览 2提问于2018-11-03得票数 1
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我有以下形式的数据：
a b c d.
e f g h.
i j k l.
m n o p.
现在，我想将每一行与一个介于0和1之间的附加属性相关联。例如，我希望以以下方式关联附加属性(位于0和1之间)：
a b c d 0.5.
e f g h 0.4.
i j k l 0.65.
m n o p 0.78.
我想根据均匀分布、高斯分布、指数分布来生成属性。对于均匀分布，我可以使用类似s= np.random.uniform(-1，0,1000)的numpy.random.uniform生成分布。但我不确定如何生成高斯分布和指数分布。如果有人能举例说明如何根据高斯和指数分布生成数据并将其与我
浏览 2提问于2015-02-18得票数 0
现在，我使用下面的代码来创建一个具有范围的整数的统一分布。(我取出播种代码)
int random(int min, int max)
{
static std::mt19937 gen;
std::uniform_int<int> dist(min, max);
return dist(gen);
}
我试图对其进行修改，以给出一个倾向于最小值的发行版，并且几乎从未产生接近最大值的结果。我可以看到所有预先制作的发行版，但没有一个是整数。而且，根据任何文档，我也无法判断哪一个符合我的需要。我到的最近的是维基百科上显示的气平方分布，其中k=2
但我
浏览 6提问于2011-03-14得票数 8
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我正在寻找一个软件包，它提供了非对称(倾斜)正态分布以及泊松和指数分布的数学函数。
我最初查看了包，但它没有提供反向累积函数。
因此，我改用，它提供了一组更全面的功能，包括所有分布的反向累积概率。
然而，现在我又碰壁了，因为我需要对非对称形状的正态分布进行参数化(即均值的左侧不同于均值的右侧)。您是否知道有任何支持以上所有功能的包？
浏览 3提问于2012-11-13得票数 7
3回答
根据指数分布的离散版本，在{0，…，n-1}范围内采样整数的好方法是什么？random.expovariate(lambd)返回一个从0到正无穷的实数。
更新。更改标题以使其更准确。
浏览 2提问于2013-05-01得票数 2
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我知道记忆力的定义是“下一个状态只取决于当前状态，而不是它之前的事件序列”。但是，如果有人能给我解释一下指数分布是如何具有这种性质的。
浏览 14提问于2014-08-21得票数 1
1回答
我对logp有一种内在的困惑。我想通过一个在na网页上的例子来解释，这样我就不会缺少对它的解释。
如本教程所示，我编写了disaster_model.py：
我启动了python shell，在导入所有必需的模块之后，我完成了以下操作
In [2]: import disaster_model
Out[2]: -2.9780301980174
In [3]: disaster_model.switchpoint.logp
Out[3]: -4.709530201312334
In [4]: disaster_model.late_mean.logp
Out[4]: -2.407183392
浏览 1提问于2014-05-29得票数 2
1回答
我想在同一张纸上绘制以下内容。
参数为5的指数分布pdf参数为15的t分布的pdf
我不知道如何绘制pdf，但知道如何使用subplot()命令在同一张纸上绘制几个图形
浏览 12提问于2013-11-16得票数 0
1回答
状态之间的过渡时间
、、、、
我有一个相当简单的问题。
我有不同状态的系统，出发率=亩，到达率=兰布达。
如果要计算离开状态的时间，请执行以下操作：
time_to_transition <- ....
很明显，我需要“.”部分。我想要代码说的是time_to_transition = Exp(mu) + Exp(lambda)。
当我尝试：
time_to_transition <- Exp(mu) + Exp(lambda)
我得到错误消息"Exp“没有找到。any1能帮我正确地写吗？
/Peter
浏览 5提问于2016-07-17得票数 0
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我们在firebase进行了AB测试，测试结果如下：
我还在构建我自己的贝叶斯AB测试套件，并想知道他们是如何得出这些结论的。
我所做的是为控制组和变式C查询这个测试的数据：
控制组:来自80491用户的900个用户的11943美元收入；变体C:来自80224个用户的894个支付方的16487美元收入。
我的算法基于这个工具：。当输入这些输入时，会得到以下结果：
这个工具似乎更多的条件是变体C比控制组更好，而不是Firebase。似乎每个用户的Firebase分布都是倾斜的，而贝叶斯ARPU工具的分布是非常对称的。
贝叶斯ARPU工具的代码是可用的。他们利用共轭前项得出了基
浏览 5提问于2020-04-10得票数 1
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我正在编写代码来创建模拟行为。作为其中的一部分，我知道我想要模拟每分钟X个事件。我不想每秒只做x/60个事件。相反，我希望将这些事件分布在一个二项分布上，最终平均为x/60。
这些都是事件，所以我们只处理整数。当然，分布也不一定是完美的。只是一些更现实的东西，而不是一成不变的每秒每秒一整天。
两个问题：
1)有没有什么伪代码或公式可以帮助我更好地计算这些数据集，而不仅仅是我自己在excel中的调整？
2)有没有什么我误用的术语(可能是全部)可以帮助我更好地找到答案？
谢谢!
浏览 2提问于2012-08-08得票数 1
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我试图建立指数分布的随机数。当我用一个简单的例子进行测试时，效果很好。但是当我在我的项目中创建它时，它不起作用。我的项目包括许多具有不同对象的类。我的项目中有一堂课：
User.h：
#include<iostream>
#include<queue>
#include<math.h>
#include<random>
#include"Packet.h"
using namespace std;
class User {
protected:
queue<Packet*> PacketList;
c
浏览 4提问于2017-07-28得票数 0
我想生成一个从a到b的随机数。问题是，这个数字必须是指数分布的。
这是我的密码：
public double getDouble(double low, double high)
{
double r;
(..some stuff..)
r = rand.NextDouble();
if (r == 0) r += 0.00001;
return (1 / -0.9) * Math.Log(1 - r) * (high - low) + low;
浏览 4提问于2015-11-06得票数 3
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Excel/统计问题
、、、、
我有一个家庭作业，我需要用指数分布在excel中运行1000次模拟。我不知道怎样才能让excel给我所需要的数据。这就是问题(至少是第一部分)：
我已经知道如何在excel中使用指数分布公式，但我不能让它返回任何大于1的值。我想这只是该函数的本质，但我不知道如何让Excel显示组件的模拟寿命。任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2017-03-03得票数 0
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我正在尝试将分布与我从显微镜图像中收集的一些数据进行拟合。我们知道在152处的峰值是由泊松过程引起的。我想要将分布拟合到图像中心的大密度，而忽略高强度数据。我知道如何将正态分布拟合到数据(红色曲线)，但它不能很好地捕捉右侧的厚尾。虽然泊松分布应该能够模拟向右的尾部，但它也做不到很好的工作(绿色曲线)，因为分布的模式是152。
PD = fitdist(data, 'poisson');
λ= 152的泊松分布看起来非常像高斯分布。
有没有人知道如何拟合一个分布，以便很好地捕捉数据的右尾？
浏览 2提问于2012-05-09得票数 5
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如果这是一个非常基本的问题，我很抱歉，但我想确保我的回答是正确的。我有一些时间序列数据，它们似乎符合泊松过程的特征。这些数据来自一个模拟过程，在这个过程中，我可以监控一段时间内的事件，并从中确定等待时间(即事件之间的时间)。 等待时间存储在一个数组waittime中，我计算平均等待时间 mean=numpy.mean(waittimes) 然后我计算一个以平均值为系数的指数。 samples = numpy.random.exponential(mean,size=10000) 最后，我使用以下代码来计算“经验”累积分布函数(ecdf)。 def ecdf(data):
浏览 14提问于2021-05-06得票数 1
我有一个网络，我需要用幂律分布和指数分布来拟合，并比较它们，选择更好的拟合。
我使用igraph degree.distribution函数检索了学位分布数据：
degree.distribution (data, mode = "all", cumulative = FALSE)
它返回结果向量，例如
0.000000000 0.289772727 0.278409091 0.159090909 0.204545455 0.051136364 0.005681818 0.011363636
我尝试使用igraph的power.law.fit对其进行拟合，如下所示：
powe
浏览 4提问于2014-11-26得票数 1
所以，我得到了这个问题：“你有一个基于指数分布的到达汽车站的人，你知道这个分布的平均值是2分钟。 3小时内超过100人到达的可能性有多大？ 所以我想问题是，我们必须计算实际平均值低于1.8分钟的概率。 但我真的不知道怎么解决这个问题？它是有置信区间的东西吗？
浏览 25提问于2019-01-29得票数 0
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用python拟合直方图
、、、、
我一直在冲浪，但还没有找到正确的方法来做以下工作。
我用matplotlib做了一个直方图：
hist, bins, patches = plt.hist(distance, bins=100, normed='True')
从图中可以看出，这种分布或多或少是指数分布(Poisson分布)。考虑到我的井架和垃圾桶阵列，我怎样才能做到最好的拟合呢？
更新
我使用的方法如下：
x = np.float64(bins) # Had some troubles with data types float128 and float64
hist = np.float64(hist)
my
浏览 3提问于2015-11-19得票数 6
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我已经创建了这个UPPAAL规范：
但在运行查询时：
simulate 100 [<=500] { time }
我得到了错误：
Location Person.Rijssen has unbounded delay but no positive rate.
我已经搜索了几个小时，但UPPAAL没有很好的文档。
浏览 5提问于2018-11-11得票数 1
我在Anylogic中对Source的到达时间有一个问题。 因此，问题的状态是，“客户到达时的到达间隔时间呈指数分布，平均为10秒”。因此，我将“到达时间”定义为“到达间隔时间”，将“到达间隔时间”设置为“指数(0.167)”，并使用"miniutes“。然而，正如我模拟的那样，模型似乎有问题，因为它没有生成足够的代理。 我的方法是错的吗？ 非常感谢!
浏览 48提问于2019-06-25得票数 0
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泊松过程的预测
、、、、
我想用泊松分布来预测道路交通的到达时间。目前，我用泊松过程产生了(合成)到达时间，使得到达时间呈指数分布。
观察过去的数据，我想预测下/未来的到达时间。为此，我想实现一个学习算法。
我使用了多种方法，例如贝叶斯预测器(最大后验)和多层神经网络.在这两种方法中，我使用了一个输入特征长度为n的移动窗口(到达时间间隔)。
在贝叶斯预测器中，我使用到达间隔时间作为二进制特征(1->长，0->短)来预测下一次到达时间长或短，而对于n神经元输入层和m-神经元隐层(n=13，m=20)的神经网络，我输入n个先前的到达时间并生成未来的估计到达时间(权值是阈值通过反向传播算法更新)。
贝叶斯方法的问
浏览 2提问于2011-11-30得票数 4
4回答
遗憾的是，尽管在范围内使用了一致整数，但我在编程中没有真正使用随机数的经验。因此，我必须就这个问题提出问题。
问题1(更具体)：
我正在寻找一种方法来选择数组元素(动态大小，但已知的)，根据类似于“指数衰减”()曲线的概率分布。含义：，我希望选择第一个元素，而不是其他元素。我想要一个单调的递减函数(在许多著名的概率分布中，比如伽马分布，在减少之前不要增长)。
也许几何分布是我能用的东西？但是，我需要回答我的第二个问题，关于如何将这个发行版扩展到数组索引。
当然，选择最后一个元素而不是第一个元素的双重方法也是可以的。
问题2(更一般)：在任何实现中是否有一个概念，可以将任意连续的随机分布扩展到给
浏览 3提问于2010-11-05得票数 0
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如果我必须在模拟中使用均匀分布，你说的下界和上界是什么意思？例如，对于指数分布，我必须指定两个事件之间的时间。那么均匀分布呢？
浏览 3提问于2015-02-09得票数 1
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我正在对我们在整个公司使用的负载测试框架进行一些修改，这是一个我希望得到答案的问题。
我的印象是，以下两种生成泊松分布的方法是等效的，但我显然错了：
#!/usr/bin/env python
from numpy import average, random, std
from random import expovariate
def main():
for count in 5.0, 50.0:
data =
浏览 0提问于2013-01-31得票数 1
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