問題タブ [normal-distribution]

rnorm単一の値を平均値として渡すと呼び出すと、何が起こるかは明らかです。値は Normal(10,1) から生成されます。

rnormしかし、ベクトル全体が(またはrcauchyなど);に渡される例が見られます。この場合、R 機構が実際に何をするのかわかりません。例えば：

何か案は？

平均ピークを見つけたいデータのセットがあります。Numbers.appでいくつかのテストを行って、何を求めているかを確認しました。データセットのグラフを作成すると、データの曲線を描画し、その曲線のピークが見える「多項式トレンドライン」と呼ばれる機能があります私が求めているポイント/値とまったく同じです。

では、その曲線をプログラムで計算し、曲線上の接線を見つけるにはどうすればよいでしょうか?

私はウィキペディアを見回して、「正規分布」や「多項式回帰」などのトピックを見つけましたが、これは非常に関連していると思われますが、ウィキペディアの方程式をたどるのはいつも難しいので、ここの誰かができることを願っていますプログラムの例を教えてください。

ここに私が求めているものを説明するためのいくつかのチャートがあります. 緑色の点はデータ ポイントで、青色の線は「多項式近似曲線」(次数 6) です。そのトレンドラインの「ピーク」が私が求めているものです。

更新された質問:

いくつかの回答の後、問題は曲線のピークを実際に見つける方法ではなく、緑の点からその青い曲線を生成する方法であるため、質問を言い換える必要があることに気付きました。嘘。目標は、一種の「平均最大」を取得することです。

別の質問は、「この特定の問題は実際には何と呼ばれているのですか?」ということになると思います。;)

テスト目的で実物そっくりのデータを模倣するために、単純な不均一な確率でいくつかの乱数を生成しようとしています。パラメータとして mu と sigma を受け入れ、x を返す関数を探しています。ここで、x が特定の範囲内にある可能性は、標準的なベル カーブまたはその付近に従います。非常に正確である必要はなく、効率的である必要さえありません。結果のデータセットは、設定した正確な mu と sigma と一致する必要はありません。比較的単純な不均一乱数ジェネレーターを探しています。可能な戻り値のセットを int に制限しても問題ありません。私はそこに多くの提案を見てきましたが、この単純なケースに当てはまると思われるものはありません.

matlab では、平均と標準偏差を持つ正規分布ランダム ベクトルを簡単に生成できます。ヘルプ randn から:

平均が 1 で標準偏差が 2 の正規分布から値を生成します。r = 1 + 2.*randn(100,1);

今、共分散行列 C があり、N(0,C) を生成したいと考えています。

しかし、どうすればこれを行うことができますか?

randn ヘルプから: 指定された平均ベクトルと共分散行列を使用して、二変量正規分布から値を生成します。ムー = [1 2]; シグマ = [1 .5; .5 2]; R = chol(シグマ); z = repmat(mu,100,1) + randn(100,2)*R;

しかし、彼らがここで何をしているのか正確にはわかりません。

次の 2 つの確率変数があるとします。

X の場合、平均 = 6 および標準偏差 = 3.5
Y の場合、平均 = -42 および標準偏差 = 5

最初の 2 つに基づいて新しいランダム変数 Z を作成したいと思います。X は 90% の確率で発生し、Y は 10% の確率で発生します。

Z の平均を計算するのは簡単です: 0.9 * 6 + 0.1 * -42 = 1.2

しかし、単一の関数で Z のランダムな値を生成することは可能ですか? もちろん、私はそれらの線に沿って何かをすることができました:

しかし、正規である必要のない確率変数 (Z) の確率密度関数として機能する単一の関数が本当に必要です。

くだらない疑似コードでごめんなさい

ご協力いただきありがとうございます！

編集：ここに1つの具体的な尋問があります：

Z からの 5 つの連続する値の結果を加算するとします。10 より大きい数値で終わる確率はどのくらいでしょうか?

まず、統計に関する知識がかなり限られていることを明記する必要があります。私の質問が些細なことだと思われる場合や、おそらく意味がない場合は、ご容赦ください。

正規分布していないように見えるデータがあります。通常、信頼区間をプロットするときは、平均±2標準偏差を使用しますが、それは不均一な分布には受け入れられないと思います。私のサンプルサイズは現在1000サンプルに設定されています。これは、正規分布であるかどうかを判断するのに十分なようです。

私はすべての処理にMatlabを使用していますが、信頼区間（たとえば、95％）を簡単に計算できるMatlabの関数はありますか？

'quantile'関数と'prctile'関数があることは知っていますが、それを使用する必要があるかどうかはわかりません。関数'mle'は、正規分布データの信頼区間も返しますが、独自のpdfを提供することもできます。

ksdensityを使用してデータのpdfを作成し、そのpdfをmle関数にフィードして、信頼区間を取得できますか？

また、データが正規分布しているかどうかをどのように判断しますか。現在、ksdensityからヒストグラムやpdfを見るだけでわかりますが、定量的に測定する方法はありますか？

ありがとう！

元の色と正規分布に基づいてランダムな色を生成したいので、スクリプトに「これは使用する必要のある一般的な色ですが、今では大きく異なる場合は、ランダムなテクスチャを作成できます。そして、それは大丈夫です」。

Box-Muller変換を使用してJavaScriptで記述しています。しかし、すべてのR、G、およびB値で独立して正規分布を使用すると、望ましくないスパイクが発生します。たとえば、ベースカラーがライトグレーの場合、非常に赤、非常に緑、または非常に青のピクセルが表示されます。これはこれまでの私のスクリプトです（「0、255」は最小値と最大値です）：

私が探しているのは、RGBカラーの3D空間でポイントを定義し、球の中心が定義されたポイントであり、半径が正規分布でランダムに生成される球上の（均一に分散された）ランダムポイントを選択することです。

とにかく、それは理論です。JavaScriptでそれを機能させる方法がわかりません。

どんなポインタにも感謝します！

一連の値の平均とSDを計算しました。次に、これらの値を使用してベルカーブを描画し、JAVASwingの正規分布を表示する必要があります。この状況をどのように進めますか。

リスト：204 297 348 528 681 684 785 957 1044 1140 1378 1545 1818

総数：13

平均値（平均）：877.615384615385

標準偏差（SD）：477.272626245539

x座標とy座標を取得できる場合はそれを実行できますが、これらの値を取得するにはどうすればよいですか？

私は次のdataset1を持っています：

変数グループごとに高さのシャピロウィルク正規性検定を計算したいと思います

res - n 個のテスト グループを返しますが、すべて同じ p 値と W です。