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python - Pythonでベータ版配布を一度だけ評価する方法は?
私が実行しているシミュレーションでは、同じベータ分布から多くの値を引き出す必要があります。現在、私は使用しています
ただし、このコードは非常に遅いです。シミュレーションの過程で変化しないため、一度評価すればよいのに、ベータ分布を何度も評価しているためだと思います。これを達成する方法はありますか？
r - 1 より大きく 0 より小さい GAM モデル フィッティング値のベータ ファミリ。(mgcv)
gamRのパッケージの関数を使用して、区間 (0,1) のデータに gam を当てはめていmgcvます。私のモデル コードは次のようになります。
モデルはうまく適合しますが、適合値と観測値をプロットすると、次のようになります。
明らかに、モデルは 1 より大きく 0 より小さい値を当てはめています。これは想定されていません。これは、ベータ分布の前提に違反しています。betaregRのパッケージで同じデータをモデル化した場合は発生しません。この不一致の原因は何ですか?
math - 次のベータ分布の beta1 素数、beta2 素数、および正規化定数の方程式は何ですか?
beta1 素数 (B_1) と beta2 素数 (B_2) の個別の方程式と正規化定数がこのベータ分布に含まれていることを誰か教えてもらえますか? それらをどのように計算しますか？
あなたが私を助けることができれば、私はとても感謝しています. ありがとう！
r - R でベータ分布をプロットする
データセットを使用して、ベータ分布Lahman::Battingのパラメーターを推定しました。ここで、この経験的に導き出されたベータ分布を、推定したヒストグラムにプロットしたいと思います。
RBI の分布は次のようにプロットできます。
そして取得します：
私は+ geom_freqpoly取得するために使用できることを知っています:
でもスムーズなベータ版配布が欲しい。次の方法でベータ パラメータを推定できます。
パラメータalpha0とbeta0があるので、ベータ分布をプロットして次のような結果を得るにはどうすればよいですか。
この質問は、私がここで読んでいる投稿に基づいています。