को संरक्षित करते समय डेटासेट से यादृच्छिक नमूनाकरण, मेरे पास माप से एकत्रित 2000 संख्याओं का एक सेट है। मैं इस डेटा सेट से नमूना देना चाहता हूं, प्रत्येक परीक्षण में ~ 10 बार, जबकि कुल मिलाकर संभाव्यत
में एक संभाव्यता द्रव्यमान फ़ंक्शन कैसे प्लॉट करें I हिस्टोग्राम कैसे बना सकता हूं जो 0-1 से लेकर संख्या x की सरणी प्रदान करने वाले संभाव्यता वितरण को दिखाता है? मुझे उम्मीद है कि प्रत्येक बार < = 1 ह
मुझे गॉसियन का उपयोग करके एक दृढ़ संकल्प करने की आवश्यकता है, हालांकि गॉसियन की चौड़ाई को बदलने की जरूरत है। मैं पारंपरिक सिग्नल प्रोसेसिंग नहीं कर रहा हूं, लेकिन इसके बजाय मुझे अपने उपकरण के संकल्प क
में संभाव्यता घनत्व कार्यों का तेज़ संकल्प मान लीजिए कि सामान्य संभाव्यता घनत्व कार्यों की सामान्य संख्या के संकल्प की गणना की जानी चाहिए। import numpy as np
pdfs = np.array([[0.6,0.3,0.1],[0.5,0.4,0
मैं प्रोजेक्ट यूलर में 280th समस्या को हल करने का प्रयास कर रहा हूं, और इसके लिए मैंने निम्नलिखित सिमुलेशन लिखा है; #include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <sys/time.h>
से डेटा जेनरेट करें कहें कि मेरे पास एक संभावित सरणी वितरण के साथ एक सरल सरणी है। library(stats)
data <- c(0,0.08,0.15,0.28,0.90)
pdf_of_data <- density(data, from= 0, to=1, bw=0.1)
क्या कोई तरीक
में संचयी घनत्व फ़ंक्शन के व्युत्पन्न की गणना करना क्या यह मामला है कि एक संचयी घनत्व फ़ंक्शन का सटीक व्युत्पन्न संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन (पीडीएफ) है? मैं numpy.diff() का उपयोग कर व्युत्पन्न की गणना कर