問題タブ [bernoulli-probability]
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python - サンプル分布シミュレーションが正常にならない
Pythonを使用して「サンプル比率のサンプリング分布」をシミュレートしようとしていました。ここの例のようにベルヌーイ変数で試しました
重要なのは、多数のガムボールのうち、真の比率が 0.6 の黄色のボールがあることです。サンプル (あるサイズ、たとえば 10) を取得し、それを平均してプロットすると、正規分布が得られるはずです。
私はpythonでやろうとしましたが、常に均一な分布しか得られません（または中央で平らになります）。何が欠けているのか理解できません。
プログラム：
依存関数:
bi_to_nor_demo
SDSP
出力：
更新: 以下のように均一な配布を試みましたが、同様の出力が得られました。通常に収束していません :(. (create_bernoulli_population の代わりに以下の関数を使用)
python - Pythonで条件付きベルヌーイ分布を適切にモデル化する方法
0 から 1 の間でランダムにサンプリングする、長さ 5 のコンテキスト ベクトル x があるとします。これは、Python で次のようにコーディングできます。
まず、コンテキスト ベクトルに依存する報酬関数をモデル化します。報酬が または のいずれ0かであるとします1。シミュレーションでこれをモデル化する最良の方法は何ですか?
次に、100 人の異なるユーザーがいて、それぞれのコンテキストで報酬関数が変化する方法が異なるとします。したがって、報酬関数をベルヌーイ分布としてモデル化すると、ユーザーごとに異なる平均値を与えることができると思います。しかし、私はそれをさまざまなコンテキストに関してモデル化したい. それをモデル化する方法がわかりません。100 人のユーザーのセットに対して、さまざまなコンテキストで報酬をモデル化する最良の方法は何ですか?
r - Rで二項実験のPDFを計算する方法
コードを使用して二項実験を作成できることを知っています
しかし、この実験の PDF をどのように計算できますか。Dbinom が正確な PFD を提供することは知っていますが、実験の経験的 PDF を計算する方法はありますか?