問題タブ [probability-distribution]

MATLAB を使用して、中心極限定理の動作を視覚化したいと考えています。rand()一様分布の 10 個のサンプルを生成しU[0,1]、それらの平均を計算してから、行列 'Mat' に保存するために使用したいと思います。

次に、ヒストグラムを使用して分布の収束を視覚化します。これをどのように行い、そのヒストグラムを正規化して有効な確率密度にするのでしょうか (単に発生頻度をカウントするのではなく)。

サンプルを生成するには、次のようなことをしています。

しかし、私は間違った方向に進んでいると思います。

モジュールを使用して、Python に組み込まれている多くの確率関数を認識していrandomます。

フロートのリストが与えられた場合、リストに最適な分配方程式を見つけることができるかどうか知りたいですか?

numpy がそれを行うかどうかはわかりませんが、この関数は Excel の "Trend" 関数と比較できます (同等ではありませんが、類似しています)。

どうすればいいですか？

三角分布の CDF をプロットする際にエラーが発生しました。Generating a Triangular distribution in MATLABを使用してヒストグラムをプロットできますが、CDF をプロットするにはどうすればよいですか?

これは正規分布をプロットする良い方法ですか? pdf_x場合によっては、1 より大きいpdf 値 ( ) を取得します。

2 つの三角確率変数の合計を計算したいのですが、

P(x1+x2 < y)

Matlab で 2 つの三角確率変数の合計を実装するより高速な方法はありますか?

編集: このminitabデモンストレーションに示されているように、もっと簡単な方法があるようです。だから、それは不可能ではありません。残念ながら、PDFがどのように計算されたかは説明されていません。matlabでこれを行う方法をまだ調べています。

EDIT2: アドバイスに従って、convMatlab の関数を使用して、2 つの確率変数の合計の PDF を作成しています。

ただし、このコードには 2 つの問題があります。

1. X1+X2 の PDF を統合すると、1 よりもはるかに高くなります。
2. X1+X2 の PDF は、x の範囲によって大きく異なります。直観的に、X1+X2 が 210 (2 つの個別の三角分布の上限 "c" の合計、100 + 110) より大きい場合、P(X1+X2 <210) は 1 に等しくないでしょうか? また、下限ａは８５と９０なので、Ｐ（Ｘ１＋Ｘ２＜８５）＝０？

桁分類コードを整理中です。そこで、「7」などの数字のイメージを入力すると、10 の確率 (合計が 1 になる) が得られます。アルゴリズムがうまく機能している場合、7 番目の要素の値が最も高くなるはずです。

さらに複雑なのは、100 個の要素のバッチを処理していることです。したがって、実際には、各行の合計が 1 になる COLxROW = 100x10 MATRIX があります。

ここで、これらの 100 個の分布のそれぞれからサンプリングしたいと考えています。つまり、確率分布に従って、バッチ項目ごとに [0 0 0 1 0 0 0 0 0] (つまり 3) のようなベクトルを生成する必要があります。

既存の実装は次のとおりです。

ただし、明示的なループは避けたいと思います (私が読んだように、パフォーマンスが低下することがよくあります)。

このルーチンは最もタイトなループで実行されるため、効率が重要です。

これを効率的に達成する方法は？

編集私は私の質問に答えようとします.誰かが答えを改善できる場合に備えて投稿しています(MatLabで猫の皮をむく方法はほとんど常に複数あります).

生成モデルと識別モデルは、条件付き P(x|y) および結合 P(x,y) 確率分布を学習するようです。しかし、基本的なレベルでは、確率分布が学習されることによってそれが何を意味するのかを自分自身に納得させることができません.

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で要素[-1,0,1]を確率[1/6、2/3、1/6]で作成したい。実行時に確率が変わる可能性があります。静的確率の場合、出力は得られましたが、問題は確率の動的変化です。たとえば、[sqrt(3),0,-sqrt(3)] で上記の確率の行列を作成すると、必要な出力は次のようになります。

注: 前述のように、確率は静的であってはなりません。実行時に異なる場合があります。

これを解決するために親切に助けてください。