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重複の可能性:
ggplot2: 密度曲線を使用したオーバーレイ ヒストグラム

おそらく簡単な質問で申し訳ありませんが、少し問題があります。

10000 サンプルで平均 = 0.65 および sd = 0.015 の二項分布に基づくヒストグラムを作成しました。ヒストグラム自体は問題ないようです。ただし、これに正規分布を重ねる必要があります (平均と標準偏差は同じです)。現在、私は以下を持っています：

qplot(x, data=prob, geom="histogram", binwidth=.05) + stat_function(geom="line", fun=dnorm, arg=list(平均=0.65, sd=0.015))

ディストリビューションが表示されますが、小さいです。これは、正規分布がはるかに小さいのに対し、平均のカウントがほぼ 2,000 になるためと考えられます。簡単に言えば、R が自動的に行う方法でデータを適合させることはできません。ヒストグラムに適合するように正規分布の線を指定する方法はありますか、または正規分布に適合するようにヒストグラムを操作する方法はありますか?

前もって感謝します。

私はパターン認識プロジェクトに取り組んでおり、そこで、指定されたパラメーター（平均および共分散行列）を使用して2次元正規分布をサンプリングしたいと考えています。たとえば、正規分布から100個のサンプルが必要な場合はmvnrnd(mu,sigma,100)、muとsigmaが使用可能であると想定される場所を使用します。しかし、mvnrnd100個の一意のサンプルが返されますが、値が重複している場合でもサンプルが必要です。（100個のサンプルを取得する方法を意味しますが、必ずしも一意の値である必要はありません）どうすればよいですか？

PHP で正規分布計算機を作成していますが、PHP を使用して関数の積分を計算する方法がわかりません。ウェブとスタックオーバーフローを検索しましたが、トピックに関するものは何も見つかりません。最も近いのは、誰かがComposite Simpson's Ruleを参照して近似値を取得する php.net 経由ですが、近似値だけでなく正確な結果を取得したいと考えています。

私の目標を達成するための一般的に知られている方法はありますか?

scipy.stats.norm.pdf（）の代替案を知っている人はいますか？PythonサイトをGoogleAppEngineでホストしていますが、GoogleはSciPyをサポートしていません。

この関数を試しましたが、scipyと同じ結果が返されませんでした。

例えば：

次の値を返します。

一連の3次元データの2次元正規分布関数を計算するためのスクリプト（できればPython）を探しています。存在しない場合は、誰かが提供できるコードまたは擬似コードをいただければ幸いです。

入力はそのようなトリプルのリストになります

私が必要としているのは、データを操作し、後で再作成できるように、データを最も厳密に表す2次元正規分布の平均と標準偏差/分散です。

例

簡単にするために、1次元の正規関数の使用を延期します。次の2次元データポイントがある場合

スクリプトが出力することを期待しています

そうすれば、たとえば、標準偏差をからに変更したい場合はsd = 1.0、sd = 2.0曲線を変更して再作成し、ポイントをサンプリングして、-4...4そのようにデータに値を書き換えることができます。

ここで私の質問は、2次元の正規分布を厳密に表す3次元の点のリストを使用してこれを行うにはどうすればよいですか？

Pythonでこれを行うか、シェルスクリプトを呼び出すことをお勧めします。ただし、MatLabやMapleのようなプログラムを使用することに反対することはありません。

私はExcelスプレッドシートからJavascriptに何かを変換しようとしていて、スプレッドシートのNORMSINV（）マクロに沿ってやって来ました。

NormSInv（）は、http：//office.microsoft.com/en-us/excel-help/normsinv-HP005209195.aspxで適切に文書化されています。基本的には、Z = NormSInv（probability）の形式であり、確率（たとえば、0.90）を与えると、標準正規分布（Z = 1.33）のZ値が得られます。

http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_normal_tableに従って変換テーブル全体をエンコードすることはできますが、車輪の再発明は避けたいと思います。

それで、Javascriptにそのような関数はありますか？例えば。Javascriptの数学ライブラリにあります（そのようなものがある場合！）。

ありがとうシド

0 と 1 の間 (0 を含み、1 を除く) に正規分布するランダムに生成された値を保持するのに問題があります。アルゴリズムは基本的に正しいと思いますが、ここで困惑しています。どんな洞察も素晴らしいでしょう。

必要なインクルード ファイルは次のとおりです。

正規分布乱数ジェネレータ関数:

メイン関数はテスト目的でのみ使用されます。

念のために言っておきますが、この関数は「植物の遺伝的継承」のシミュレーションに必要です。

[R]でヒストグラムを作成しようとしていますが、ヒストグラムを表す正規曲線は次のとおりです。

しかし、曲線関数ごとに正規曲線をプロットしようとすると、次のエラーが表示されます。

私は何が間違っているのですか？

私は言語[R]を使用して、確率変数の連続一様分布（0、1）の36の独立した値を平均することによってそれぞれ計算されたM=32000の平均のサンプルを生成しています。

生成されたサンプルについて、L = 0.32 +4 * 1/100より大きい観測平均の相対頻度を計算し、平均N値がLより大きい確率（「中心極限定理」で近似）と比較してください。次のとおりです。

出力は次のとおりです。

私の質問は：なぜこれまでの値なのか？、おそらくそれらははるかに近いはずです（0.9999628は0.7377187から遠く離れています）。実装に何か問題がありますか？すみません、英語です。

gcc の実装では、これは自明に機能します。パラメータは、実際のアルゴリズムの出力の単純な乗算とシフトとしてのみ適用されます。しかし、このような特殊なケースで他のアルゴリズムに問題があることは想像できます。外部セーフガードを構築する必要がありますか、それともstd::normal_distributionのコンストラクターに標準偏差パラメーターとして 0 を与えて、「非ランダム分布」、つまり常に平均値を生成する分布を取得しても問題ありませんか?

(性能はさておき)