我有一个变量x,它根据以下规则进行随机遍历:
x(t+1)=x(t)-1; probability p=0.3
x(t+1)=x(t)-2; probability q=0.2
x(t+1)=x(t)+1; probability p=0.5
a)我必须创建这个初始化为零的变量,并编写一个100步的for循环,该循环运行10000次,将每个最终值存储在xfinal中。b)我必须绘制xfinal (直方图)的概率分布,选择柱状图大小和归一化!!*我必须报告xfinal的均值和方差c)我必须应用中心极限定理重新创建分布,并在同一张图上绘制概率分布!
如果您能告诉我如何选择柱状图大小和归一化直方图,
我用ggplot2绘制了一条密度曲线。在我绘制了数据之后,我想在它上面添加一个正常密度图,并进行填充。 目前,我正在使用rnorm()来创建数据,但这种方法效率不高,并且在小数据集上效果不佳。 library(tidyverse)
#my data that I want to plot
my.data = rnorm(1000, 3, 10)
#create the normal density plot to overlay the data
overlay.normal = rnorm(1000, 0, 5)
all = tibble(my.data = my.data, ove
我有以下代码来生成2D图或2个正态分布:
res = zeros(2, 320);
index = 1:320;
% assign some data to the res array and then approximate:
PD = fitdist(index','normal', 'frequency', res(1,:)')
pdfNormal = normpdf(index',PD.mu,PD.sigma);
plot(i
我有一些对数正态分布数据,我想要转换,然后拟合正态分布。下面是一个可重复的数据示例,它的数据并不完全是对数正态分布,但它足够接近:
# create some lognormal data
dat <- data.frame(x = c(runif(1000, 0, 1), runif(300, 1, 100), runif(100,100,1000)))
我可以通过log10对这些数据进行转换,并用MASS::fitdistr对它们进行正态分布。
# fit normal distribution to log-transformed values
library(MASS)
fit
我正在做gnuplot的工作,以创建一个组合和正态分布图。我创建了一个文件来向两个图提供信息。当我试图绘制最后的数据时,我遇到了一个问题。下面是创建第二个图形的my脚本。
plot.plt
set term pos eps
set style data linespoints
set style line 1 lc 8 lt -1
set size 1,1
set yr [0:20]
set key below
set grid
set output 'output.eps'
plot "<awk '{i=i+$3; print $1,i}
我正在使用反作图实现直方图图。图是实现的,但我必须用X和Y轴绘制正态分布曲线。我有X轴,但是Y轴是自动计算频率的。所以,我需要X和Y轴的坐标来绘制归一化曲线。
另外,我还得想出我们如何计算频率。我要得到最大的频率。我无法分享这些数据,因为我有大量的记录。
我正在寻找关于这方面的建议。
const trace1 = {
x: filteredXRecords,
type: "histogram",
histnorm: 'probability', //(Probability is used for Y axis)
showlege
我是数据科学的新手。最近我正在学习一门关于统计学的课程。其中一项任务是在实践中检验中心极限定理。
这个想法很简单:取一个连续的随机变量;从其中生成1000个样本,每个样本大小为n;绘制样本的直方图。然后利用中心极限定理求出正态分布的参数,并绘制出正态分布的PDF。因此,直方图和PDF大致上应该是“相似的”(并且随着n的增长变得更加“相似”)。
我选择了Pareto发行版,使用这个Python代码,
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as sts
from math import sqrt
我在图表上绘制了两条正态分布曲线,如下所示:
使用以下代码:
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
d1 = np.array([random.randrange(0,100) for i in range(100)])
d2 = np.array([random.randrange(0,50) for i in range(100)])
d1,d2 = np.sort(d1),np.sort(d2)
d1_mean,d1_std = np.mean(d1),np.std(d1)
d2_mea