問題タブ [normal-distribution]

cplusplusのこのコード例から、実行時エラー「ゼロによる整数除算」が発生します。私が変更したのは、からdoubleへのnormal_distributionのタイプintと、その平均および標準偏差だけです。

何か提案はありますか？

これは、ティアドロップシェイプを定義し、その領域内にあるポイントを（均一なジェネレーターから）受け入れることで実行できることを理解しています。

C ++でこれを行うには、2つの均一な乱数xとyを生成して点（x、y）を特定し、この点が領域内にあるかどうかを確認します。

コード自体に問題はありませんが、ここのロジックに欠陥はありますか？これが真の正規分布であるかどうかを確認するための適切なグラフィカルな方法はまだ見つかりません。

動作するはずのコードは次のとおりです。

Numerical Recipesの本で提案されているコードを、C ++の基本的な知識を使ってできる限り変更しましたが、Ranは正確には何であると考えられていますか？

統計に関する私の知識はごくわずかです、ごめんなさい。測定された振幅が大量にあります。信号がない場合、ノイズは正規分布であると見なされます。信号が周囲のノイズよりも高い振幅で存在する場合、分布の形状は正の側でよりテールになります。信号の検出に歪度を使うことを考えていました。ただし、振幅の大きい領域（ボリューム内のセル）は、ボリューム自体に比べてかなり小さくなります。ですから、私たちは合計数千の細胞から数百の細胞の大きさについて話しているのです。正規分布の歪度がゼロの場合、ゼロ以外の歪度の原因となるボリューム内のセルをどのように抽出できますか。たとえば、歪度の値が0.5の場合、すべてのセルを削除して、歪度の値を上げたセルのみを保持する方法はありますか。

前もって感謝します。

関数を使用して、このシミュレートされたPDFを理論曲線と一緒にプロットするようなrandnガウス確率変数を作成したいと思います。XX ~ N(2,4)

を使用scipy.stats.normしてランダムなサンプルを生成し、それを実行すると、非常にscipy.stats.normaltestさまざまな出力が生成されます。

これらのうち 1 つだけが p 値 < 0.05 です。これは本当に壊れているようです。何か不足していますか？

重複の可能性：
データがRで正規分布しているかどうかを確認する

正規性をテストしている6セットの残差（適合モデル）があります（モデルからの偏差が機器のノイズの範囲内にあることを実証しようとしています）。

それらすべてのカーネル密度プロットはほぼガウス分布に見え、qqnormプロットはよく見えます。これらすべてを、shapiro.test{base}とad.test{nortest}の2つの正規性検定で実行しました。これらのテストは、1つを除いてすべてのデータセットが正常であることを示しています（p >> 0.05、正常性の帰無仮説を受け入れます）。通常、これらの結果に疑問を呈することはありませんが、「正常ではない」（p <0.05、正常性の帰無仮説を棄却する）として返されるテストは、最もガウスに見えるデータセットからのものです...私は混乱しており、助けてくれてありがとう！

これが私の残差カーネル密度プロットの行列であり、アンダーソン-ダーリング正規性検定（ad.test）のp値が示されています。すべてのグラフは同じスケール（x＆y）です。非正常な特性は、赤でマークされたCvsDグラフです。

これは、CvsD比較のデータへのリンクです。

なぜこれらの残差は正常ではないのですか！？

私は統計が初めてです。私は判別関数を持っています：

  g(x) = ln p(x| w)+ lnP(w)

正規分布していることが分かります。私はミュー変数とシグマ変数を知っています。Matlabでpdf関数をプロットするにはどうすればよいですか?

ここに会話があります：MatLabで確率密度関数を描く方法は? ただし、Matlab のツールバックは使用したくありません。

一様に乱数を生成しました。ここで、ガウス（正規）分布を使用して乱数を生成したいと思います。平均と標準偏差がわかりません。私はこの記事を読みました：http：//www.johndcook.com/cpp_TR1_random.html#normal、しかしそれは平均と標準偏差を必要とします！Box-Muller変換が一般的に使用されていることも認識しています。これにより、正規分布の値が正しく生成されます。しかし、ここでも平均と標準偏差はわかりません。ブーストしないでください。誰か助けてもらえますか？

正規分布の対数尤度の最適化を実行しようとしています。対数尤度の機能は機能し、渡されたデータセットを認識しますが、最適化はデータセットがそこにあることを認識しませんか? このコードを設定data_x=rnorm(100,0,1)すると正しい答えが返されますが、別のデータ セットを渡すことができる必要があります。

重複の可能性:
一様分布から正規分布への変換

Excel正規分布関数を使用して結果に一致するPHP、正規分布で計算する必要がありますNORMDIST(x, mean, standard_dev, accumulative)

NORMDIST(x, mean, standard_dev, accumulative)私はいくつかの方法を試しましたが、次の入力値を使用したExcelの式によると、0.513である正しい結果を得ることができませんでした:

結果は0.513

何か助けてください？