001、rnorm 用于生成符合正态分布的随机数a <- rnorm(10) ## 生成10个均值为为0， 标准差为1的符合正太分布随机数
a
mean(a)
sd(a) a <- rnorm(10, 3, 5) ## 生成10个均值为3，标准差为5的符合正太分布随机数
a
mean(a)
sd(a) 002、runi
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2023-05-23 13:51:19
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本文介绍了如何变换均匀分布以便对特定分布进行抽样。如果你要进行随机抽样，R语言提供了诸多现成的函数供你使用，比如：runif: 均匀分布抽样rbinom: 二项分布抽样rpois: 泊松分布抽样rnorm: 正态分布抽样rexp: 指数分布抽样rgamma: 伽马分布抽样那么，如果不用现成的函数，我们能自己实现抽样功能吗？比如，我们是否可以不用 rexp 函数而实现指数分布抽样？答案是肯定的，只需
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2023-08-09 20:34:43
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这种算法可以用抽样的方法模拟任何一种分布，计算其均值、方差等特征，前提是知道该分布的密度函数，但不必知道其分布函数。 目录引例一引例二Metropolis Hasting算法马尔科夫链（Markov chain）随机游走（Random Walk）应用检验 引例一先来看一个简单的小例子，即给出一些均匀分布的随机数，我们可以模拟指数分布。模拟过程如下： 首先生成一些[0,1]均匀分布的随机数，可以看作
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2023-08-31 14:03:40
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因为概率问题，所以需要测试一下python的随机数分布。到底是平均（均匀）分布，还是正态（高斯）分布。测试代码如下：#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
# =================================
# Describe : 测试random随机数分布
# D&P Author By: 常
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2023-05-22 11:48:29
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直方图均衡就是将原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡使用累计分布函数的方法。对于输入图像的每一个值为r的像素，其输出为 s = T(r)，0 ≤ r ≤ L - 1，其中，L为图像的灰度级别，T(r)为单调递增函数。课本里面T(r)的定义如下： 该公式的右边是r的累计分布函数（CDF）。p(r)为随机变量r的概率密度函数（pdf）。由该式
统计建模与R软件-第四章 参数估计4.1设总体的分布密度为$$f(x;\alpha)=\begin{cases}(\alpha+1)x^\alpha&,x\in(0,1)\0&,other\end{cases}$$\(X_1,X_2,\cdots,X_n\)为其样本，求参数\(\alpha\)的矩估计量\(\widehat{\alpha_1}\)和极大似然估计量\(\widehat
# 科普文章：R语言矩阵均匀分布
在统计学和数据分析中，矩阵是一个非常重要的数据结构，它可以用来存储和处理大量的数据。而在R语言中，我们可以使用矩阵来表示数据集或者进行矩阵运算。本文将介绍如何在R语言中生成一个均匀分布的矩阵。
## 什么是均匀分布？
均匀分布是统计学中常见的一种概率分布，它表示在一个区间内各个数值出现的概率相等。例如，在区间[0,1]内的均匀分布表示任意一个数字出现的概率都
R语言的各种统计分布函数1.二项分布Binomial distribution：binom二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p)pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率dbinom(x,size,pr
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2023-07-04 20:13:23
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# R语言中的均匀分布及其应用
## 引言
均匀分布是一种重要的概率分布，广泛应用于统计分析、模拟以及其他多个领域。在R语言中，均匀分布可以轻松地通过专门的函数进行创建和操作。本文将介绍均匀分布的基本概念，展示R语言中如何使用均匀分布解决实际问题，并通过一个示例来说明其应用。
## 均匀分布的基本概念
均匀分布是一种连续或离散的概率分布，其中所有可能的取值都有相同的概率。在连续均匀分布中，
发现自己对各种分布不太熟悉，决定趁此机会整理一下，看有没有比较好的记忆方法。各种分布最重要的理解它的实际意义，都是解决什么问题的，其次是公式的含义。所以下面都按以下几点来展开：实际意义、数学表达、对表达式的解释。目录一、离散型变量的分布1. 0—1分布（两点分布）X~B(1,p)2. 二项分布（n重伯努利分布）X~B(n,p)3. 泊松分布 X~P(λ)4. 几何分布 X~G(
1.两点分布——离散型概率分布2.二项分布——离散型概率分布3.泊松分布——离散型概率分布 泊松分布的期望和方差都是参数λλ!import numpy as np
a = np.random.poisson(55,size=(4,))
print(a)
print(type(a))
>>> [46 50 39 57]
<class 'numpy.ndarray'>4.
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2023-08-10 21:23:15
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一、概率密度函数和分布函数分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。二、均匀分布的概率密度函数假设x服从[a,b]上的均匀分布，则x的概率密度函数如下 概率密度图像如上图所示
原创：hxj7
本文介绍了拒绝抽样（Reject Sampling）。
前文《R-概率统计与模拟（三）变换均匀分布对特定分布进行抽样》介绍了通过“变换均匀分布”来对特定分布进行抽样的方法，但是该方法需要知道累积分布的解析表达式及其反函数，所以有一定的限制。其实，我们最常接触的还是 ，根据 抽样往往更直接。比如，均匀分布的 就很简单，对
import numpy as npscore=np.array([[80,89,86,67,79], [78,97,89,67,81], [90,94,78,67,74], [91,91,90,67,69], [76,87,75,67,86], [70,79
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2023-09-12 22:42:59
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unifrnd函数较详细解释均匀分布随机数： 均匀分布是指整个样本空间中的每一个样本点对应的概率（密度）都是相等的。根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单的概率分布。从均匀分布中进行采样，即生成均匀分布随机数，几乎是所有采样算法都需要用到的基本操作。1.unifrnd(3,5) 产生一个3~5的均匀随机数>> unifrnd(3,5)
ans
生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随机数，主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance-Rejection两种基础
原创
2022-12-23 12:41:59
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# Python中的均匀分布及其应用
均匀分布是一种概率分布，所有可能的值都有相同的概率。它可以用于各种模拟和随机数生成任务中。在Python中，使用NumPy库很容易地生成均匀分布的随机数。在这篇文章中，我们将探讨均匀分布的概念、如何使用Python生成均匀分布的随机数，以及它的一些应用场景。
## 均匀分布的定义
均匀分布分为离散均匀分布和连续均匀分布两种。对于离散均匀分布，所有可能的离
## Python均匀分布
在统计学和概率论中，均匀分布（Uniform Distribution）是一种概率分布，它的概率密度函数在一个区间内是常数。在统计分析和模拟中，均匀分布是非常常见的一种分布，也是一种最简单的连续概率分布之一。
### 均匀分布的特点
在均匀分布中，每个值都有相同的概率被选中，概率密度函数如下所示：
