期望值(expected value) 描述随机变量水平的统计量方差 描述离散程度的统计量 分布函数 概率密度函数 分布律 概率密度函数 与 分布函数 关系连续型概率分布对于概率密度函数为 的连续型随机变量，期望值为: 对于概率密度函数为 的连续型随机变量，方差 为:正态分布正态分布：分布函数 设 是均值， 是方差，对于任意的变量 , 其正态分布的分布函数：pnorm(x, mu
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2023-09-01 23:07:49
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以作业为例要求：Copy and Paste Your R Output From the R Script (or the output of Excel)步骤：首先打开RStudio，输入以下代码，目的是导入数据v <- c(27, 27, 27, 28, 27, 25, 25, 28, 26, 28, 26, 28, 31, 30, 26, 26)其中v 是包含直
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2023-05-22 11:07:41
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R语言常用界面操作功能操作帮助help(nnet) = ?nnet =??nnet清除命令框中所有显示内容Ctrl+L清除R空间中内存变量rm(list=ls())、gc()获取或者设置当前工作目录getwd、setwd保存指定文件或者从磁盘中读取出来save、load读入、读出文件read.table、wirte.table、read.csv、write.csv函数的定义：R语言的函数定义的基本
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2023-06-20 13:12:23
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逆变换法生成随机数：一、概念解释1、PDF2、PMF3、CDF二、连续型情况举例三、离散型情况举例 一、概念解释1、PDFprobability density function 概率密度函数，简称密度函数。连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数借陈希孺老师所著的《概率论与数理统计》中关于概率密度函数的释义以方便理解概念。2、PMFpro
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2023-06-21 16:44:40
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文章目录1．对数据集进行加载、预处理集可视化1.1 加载数据集1.2 数据预处理1.3 将样本点进行可视化2．密度聚类（DBSCAN 算法）2.1 加载程序包2.2 设置聚类参数阈值并可视化2.3 密度聚类3．层次聚类（hclust算法）3.1 层次聚类3.2 层次聚类参数调整并展示结果4．期望最大化聚类（Mclust算法）4.1 期望最大化聚类并获取相关信息4.2 结果图形展示2维密度图3维密
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2023-08-13 23:41:16
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# 使用R语言实现高斯核密度函数
高斯核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种非参数的方法，用于估计随机变量的概率密度函数。在R语言中，我们可以很方便地使用内置函数来实现高斯核密度函数。本文将为刚入行的小白详细介绍如何在R中实现高斯核密度函数，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
以下是实现高斯核密度估计的基本步骤：
| 步骤 | 描述
R语言中的概率密度以及分布函数在R中，概率函数形如：其第一个字母表示其所指分布的某一方面：d Density的缩写，表示密度函数。举个例子，标准正态分布x=0对应的值可以用dnorm(0)计算p Probability的缩写，表示概率函数。举个例子，标准正态分布从无负穷大到0的概率，可以用pnorm(0)计算q Quantile的缩写，表示分位函数。举个例子，如果知道标准正态分布从负无穷大到x的概
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2023-06-25 13:50:36
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多种核函数分类及参数优化分类数据集采用iris，先用ggplot画出其分布情况，这里用了花萼宽度和花瓣长度作为输入，标签是花的种类library(ggplot2)
ggplot(iris,aes(x=Sepal.Width,y=Petal.Length,col=Species))+geom_point() 可以看出其属于近似线性可分的情况，接下来用svm进行拟合，首先用默认的径向基核函数
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2023-11-21 12:51:46
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R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。在R中，累积概率密度函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）是用来描述一个随机变量取值小于或等于给定值的概率的函数。本文将介绍如何在R语言中使用累积概率密度函数，并给出相关的代码示例。
首先，让我们看看CDF的定义。给定一个随机变量X，其累积概率密度函数可以表示为P(X ≤ x)，其中x是一个给定的值
原创
2023-12-07 08:17:23
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1.直方图直方图是数值数据分布的精确图形表示。这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。它是一种条形图。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。我们先读入数据library(ggplo
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2023-08-17 16:41:59
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R语言与核密度估计非参数统计Tag内容描述：1、R语言与非参数统计(核密度估计),核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出，又名Parzen窗(Parzen window)。假设我们有n个数X1-Xn,我们要计算某一个数X的概率密度有多大。核密度估计的方法是这样的：其中K为核密度函数,h
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2023-10-16 09:48:08
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library(amap)#这个包里有kmeans函数
library(R2SWF)
library(animation)#导入包，后两个是作动画的包
customer <- read.csv("customer.csv")#读取文件，赋给customer
age_inc <- customer[,c(3,6)]#获取customer的第三列和第六列（如果是3：6就是三到六列）赋给ag
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2023-10-13 14:30:48
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第六章、高级聚类算法1. DBSCAN算法和电子商务客户分类分析1.1DBSCAN算法 通过定义数据点空间的密度和密度度量，这些类可以建模成数据空间中具有某种密度的截面。 在有噪声的情况下基于密度的空间聚类应用算法（Density Based Spatial Cluste
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2024-06-10 10:20:21
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看《实用极值统计方法》-----史道济所得。前言上一节中，我们讨论了通过观测超过阈值的观测值，并用超阈值分布或超出量分布函数来描述，以充分利用观测值数列中的信息。但是，在一般情况下，观测值序列的底分布我们并不知道。于是，我们就要考虑它们的极限分布，就像GEV分布描述最大值的极限分布一样，我们也希望能够找到超出量的极限分布。一、广义Pareto分布定义：如果随机变量X的分布函数为则称X服从广义Par
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2024-02-07 11:03:55
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方法一：R语言w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,
+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)
hist(w, freq = FALSE)
lines(density(w), col = "blue")
x <- 44:76
lines(x, dnorm(x
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2023-06-25 09:53:00
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如题：2019年10月分析：概率论是最初要考的一个科目，看了好几遍了吧，总还是没印象。可见别人讲得再天花乱坠，自己不懂，一点用都没有，白白浪费时间。知识，要靠自己去掌握。 还是借此顺下知识点：答案：详见第5个问题第一个问题：何为多维随机变量呢？可以认为是随机变量的叠加。与连续型随机变量一样，其分布函数也是一个平面，只不过个平面是由多条概率密度曲线所围成的。第二个问题：如何理解二维随机变量分布函数？
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2024-01-12 12:20:18
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又发现了个好玩的hiahiahia: 给四个例子，大家看了例子应该都能会用中文写r语言：例1 预定义：# 定义函数
"生成正态分布随机数"<-function(数量=1,均值=0,标准差=1){rnorm(数量,mean=均值,sd=标准差)}
"画个直方图"<-function(数据,是否转换为概率密度){
if(是否转换为概率密度=='是的'){
hist(数据,pro
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2023-06-20 16:00:39
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要使用R语言画卡方分布的概率密度图，可以使用R内置的“dchisq”函数，该函数可生成卡方分布的概率密度函数(PDF)值。以下是一个示例代码，该代码绘制自由度为10的卡方分布的概率密度图，横坐标为0到30：# 设置横坐标范围
x <- seq(0, 30, length=100)
# 绘制卡方分布概率密度图
plot(x, dchisq(x, df=10), type='l', col='
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2023-05-22 11:20:29
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简述一道概率论和数理统计的题。在1秒钟区间内的观测数。迫松分布的期望数是多少？能与之匹配吗？n观测052671443621800353441115+21解思路先算均值作为的估计。样本均值为迫松分布的参数的无偏估计。然后代入迫松分布之中，再逐个计算即可R语言实现先简单的看下数据x = c(5267, 4436, 1800, 534, 111, 21)
barplot(x)
lines(x, type
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2023-05-22 14:26:21
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统计学上分布有很多，在R中基本都有描述。因能力有限，我们就挑选几个常用的、比较重要的简单介绍一下每种分布的定义，公式，以及在Ｒ中的展示。统计分布每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，
