首页 > TAG信息列表 > normal-distribution

C#-使用.Net的StatisticFormula库

C#命名空间System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.StatisticFormula似乎具有一些我需要的统计功能.命名空间的文档记录为MSDN here.我真的很想使用InverseNormalDistribution(double Z)函数.问题在于构造函数是内部的,因此无论如何我都无法访问这些函数. 有什么方法可以

c-如何使用升压多精度生成普通随机数？

我正在尝试使用boost的多精度从正态分布生成随机数.我可以从均匀分布中生成随机数,但是当我尝试从标准正态生成时,它会报告错误. 这是代码： (从Examples from boost开始,将mpz_int更改为cpp_int,将mpf_float_50更改为cpp_dec_float_50) #include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp

Python中的多变量常态测试

在Python的任何软件包中都有多变量常态测试吗？ 我听说过一些scipy函数,但它们适用于多变量数据吗？我有一个数据集,每个点有30000个数据点,有1024个变量.我想检查这些变量是否具有多元正态分布.我如何在Python中执行此操作. 请帮忙.解决方法:使用scipy,您可以从多元正态分布中创建随机

使用scipy的Python中的多变量普通CDF

为了计算多元法线的CDF,我遵循this示例(对于单变量情况)但不能解释由scipy产生的输出： from scipy.stats import norm import numpy as np mean = np.array([1,5]) covariance = np.matrix([[1, 0.3 ],[0.3, 1]]) distribution = norm(loc=mean,scale = covariance) print distribu

如何在numpy范围内获得正态分布？

在机器学习任务中.我们应该得到一组带有边界的随机w.r.t正态分布.我们可以使用np.random.normal()获得正态分布数,但它不提供任何绑定参数.我想知道怎么做？解决方法:truncnorm的参数化很复杂,所以这里有一个将参数化转换为更直观的函数： from scipy.stats import truncnorm def get