normal-distribution

9गर्मी

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अजगर में बहुभिन्नरूपी सामान्य CDF का उपयोग कर scipy

आदेश बहुविविध सामान्य की CDF की गणना करने के लिए, मैं (univariate मामले के लिए) this उदाहरण का पालन किया लेकिन उत्पादन scipy द्वारा उत्पादित की व्याख्या नहीं कर सकते हैं: from scipy.stats import norm

16गर्मी

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random.normalvariate() और random.gauss() अजगर में क्या अंतर है?

random.normalvariate() और random.gauss() के बीच क्या अंतर है? वे एक ही पैरामीटर लेने के लिए और समान मान, मूलतः एक ही समारोह में प्रदर्शन। मैं previous answer से समझता हूं कि random.gauss()thread safe

16गर्मी

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आर

का उपयोग कर सामान्य सामान्य यादृच्छिक चर के साथ मैट्रिक्स जेनरेट करें क्या लूप का उपयोग किये बिना सामान्य रूप से वितरित यादृच्छिक मानों के साथ डेटा सेट जेनरेट करने का कोई तरीका है? प्रत्येक प्रविष्टि

5गर्मी

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Matlab

में नमूने का सामान्य वितरण ग्राफ बनाएं मेरे पास 100 नमूना संख्याएं हैं, और मुझे मैटलैब में उनके सामान्य वितरण वक्र को आकर्षित करने की आवश्यकता है। इन नमूने वाले डेटा का औसत और मानक विचलन आसानी से गणना

11गर्मी

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नम्पी

का उपयोग करके यादृच्छिक सहसंबंधित एक्स और वाई अंक उत्पन्न करना मैं विभिन्न matplotlib साजिश दृष्टिकोण का परीक्षण करने के लिए एक्स और वाई निर्देशांक के सहसंबंधित सरणी उत्पन्न करना चाहता हूं, लेकिन मैं

35गर्मी

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पायथन में सामान्य संचयी वितरण फ़ंक्शन के विपरीत की गणना कैसे करें?

पायथन में सामान्य वितरण के संचयी वितरण फ़ंक्शन (सीडीएफ) के विपरीत की गणना कैसे करूं? मुझे किस लाइब्रेरी का उपयोग करना चाहिए? संभवतः scipy?

5गर्मी

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आर

में अनुभवजन्य बेयस डेविड रॉबिन्सन ने बीटा वितरण के साथ अद्यतन अनुभवजन्य बेयस का example दिया। उन्होंने वितरण से पहले और कि प्रत्येक बल्लेबाज के लिए अनुमान अपडेट करने से पहले इस्तेमाल किया पाया। इसका व

8गर्मी

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सामान्य वितरण प्लॉटिंग

मैं सामान्य वितरण के 3 उदाहरणों को साजिश करने की कोशिश कर रहा हूं, हालांकि ggplot कारकों के स्तर से स्तरीकृत एक के बजाय पथ को पहचानने के लिए प्रतीत होता है। मैं ggplot के लिए अपेक्षाकृत नया हूँ और किस

5गर्मी

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आर: Shapiro.test (..) 5000 से अधिक डेटा बिंदुओं

आर में से निपटने के नहीं कर सकते, Shapiro.test() फ़ंक्शन नहीं चलाया जा सकता है, तो नमूने का आकार 5000. shapiro.test(rnorm(10^4)) से अधिक है क्यों यह इतना है ? क्या मैं इस सीमा को पार कर सकता हूं? आप

12गर्मी

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numpy में एक सीमा के भीतर एक सामान्य वितरण कैसे प्राप्त करें? मशीन सीखने के कार्य में

। हमें बाध्य के साथ यादृच्छिक w.r.t सामान्य वितरण का एक समूह प्राप्त करना चाहिए। हम np.random.normal() के साथ एक सामान्य वितरण संख्या प्राप्त कर सकते हैं लेकिन यह किसी भी बाध्य पैरामीटर की पेशकश नहीं