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정규 분포의 그림 3 개를 표시하려하지만 좋은 수치 (영국) 만 얻고 있습니다. 나머지 두 개 (미국과 일본)는 불완전한 정상 곡선을 가지고 있습니다. 커브를 히스토그램에 맞추어 각 그림에 2 개의 그래프, 즉 히스토그램과 가우스 분포가 있어야한다고 말할 수 있습니다. 내 코드의 일부를 살펴보고이를 해결하는 방법을 알려주십시오. 나는 제안에 감사한다, 고마

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stat_functions를 사용한 기본 계산 - 위험 요소 플로팅

현재 R의 ggplot2을 사용하여 일부 밀도 분포 함수를 플롯하려고합니다.이 위의 코드는 저에게이 있습니다 : 플롯 할 f <- stat_function(fun="dweibull", args=list("shape"=1), "x" = c(0,10)) stat_F <- stat_function(fun="pweibull",

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R에 함수 만들기, x에 y를 회귀

다음과 같이 정의 된 R 함수를 만들어야합니다. y = a + bx + e. 값은 다음과 같이 주어진다 : a = 1, b = 2, e는 정규 분포 (평균 = 0, sd = 1)로부터 무작위 추출이다. function(a, bx, e) 와 'A', 'B'를 만들고, 변수로 'E': a <- 1 b <- 2 e <- rnorm(1, 0, 1) 내가

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카운트 얼마나 많은 요소가 나는 자신의 타임 스탬프와 관련된 키 이름을 저장 레디 스에있는 많은 인덱스가 레디 스

에 인덱스 (ZSET) 사이에 연결되어 내가 5 인덱스가 상상 (그것은 ZSET의) : 애플 -> 1, 2, 3 레드 -> 1, 2 녹색 -> 3 큰 -> 3, 2 작은 -> 1 , 레드 애플이 얼마나 큰지 알고 싶습니다. (필요한 경우 약간의 에러 마진을 받아 들일 수 있습니다.) 첫 번째 방법은 애플과 레드 인덱스를 교차시켜 1과 2를 크게 검색하는 것

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페어 티드 t.test는 NA에 대한 결과가 없습니다

페어링 된 t 테스트를 사용하여 3 번의 실험 결과를 비교하고 있습니다. 일부 값이 누락 된 경우 그러나, 나는 어떤 결과를 얻는 없다하고 (있습니다 NA) 데이터 : G1/2/3는 독립적 인 측정 아니지만, 테스트 한 다른 유전자를 표현하는 것으로 dat <- read.table(text='sample G1 G2 G3 S1 0.002458717 0.01

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Python 통계적으로 목록을 사용하여 사전에서 단어를 선택하십시오.

이 목표는 각각에 정수 값이 할당 된 잠재적 단어 사전을 제공하며 코드는 색인과 값을 추가 한 다음 임의의 숫자를 생성하는 별도의 목록을 작성합니다. 그런 다음 난수에서 목록으로 이동하여 그보다 더 큰 첫 번째 값을 선택합니다. 그런 다음 누적 값이 해당하는 단어를 반환합니다. i = 0 cumulative = [] for self.nGramCounts

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Orcutt 패키지는 OC의 마지막 단계에서 잔여 물을 사용하여 DW를 계산합니다.

이것은 질문으로 시작되었지만 아래의 답변과 소스 코드를 읽은 후 솔루션이 명확 해졌습니다. 경우 다른 사람이이 위치에 자신을 발견 : 오컷 패키지는 버전 2.2는 CO 모델의 DW 통계를 계산하는 특별한 방법을 사용합니다. MWE는 또는 cutt 패키지 예제를 사용하여 Durbin-Watson 통계가 OC 추정의 잔차를 기반으로하지 않음을 보여줍니다. li

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mean() & var()에서 사용하지 않은 인수

여기 몇 가지 질문을 살펴 보았지만 문제에 대한 답을 찾을 수 없었습니다. 그래서 간단한 질문 : 다음 두 작업의 경우 : mean(c(2,4)) var(c(2,4)) 나는 다음과 같은 오류가있어 : Error in c(2, 4) : unused argument (4) 나를 혼란 무엇이며 그것을 그 내 동급생을 위해서 일한다.

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Python에서 두 비율의 차이에 대한 신뢰 간격

예를 들어 AB 테스트에서 A 모집단은 1000 개의 데이터 포인트를 가질 수 있으며 그 중 100 개가 성공합니다. B는 2000 데이터 포인트와 220 성공을 가질 수 있습니다. 이것은 A에 성공 비례 0.1과 B 0.11을주고, 그 델타는 0.01입니다. 어떻게이 델타 주위의 신뢰 구간을 파이썬으로 계산할 수 있습니까? 통계 모델은 하나의 샘플에 대해

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ROC 곡선에서 예측 배열은 무엇입니까

import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2]) scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) 알고리즘을 사용하여 링크