log函数 从概率论和统计学角度看,Weibull Distribution是连续性的概率分布,其概率密度为: 其中,x是随机变量,λ>0是比例参数(scale parameter),k>0是形状参数(shape parameter).显然,它的累积分布函数是扩展的指数分布函数,而且,Weibull distribution与很多分布都有关系.如,当k=1,它是指数分布:k=2时,是Rayleigh distribution(瑞利分布). Weibull概率密度函数 k <1的值表示故障

data = wblrnd(0.5,0.8,100,1); 生成威布尔随机函数,尺寸参数为0.5,形状参数为0.8,生成数列100行,一列: parmhat = wblfit(data) 对data的进行威布尔拟合,返回拟合的两个值 翻译了一下:[PARMHAT,PARMCI] = WBLFIT(X,ALPHA,CENSORING) 给定右截尾样本数据X,计算Weibull分布在取尺度参数A, 形状参数B的极大似然估计及其置信度为100(1-ALPHA)区间估计. 其中,CENSORING是与X

获取系统屏幕尺寸参数的类WxHxD 源码: // // WxHxD.h // PM2.5 // // Created by YouXianMing on 14/10/29. // Copyright (c) 2014年 YouXianMing. All rights reserved. // #import <Foundation/Foundation.h> @interface WxHxD : NSObject /** * 应用程序中可以放置view的区间的高度(部分区域会被导航栏控制器的高

显卡:讯景R9 370x 尺寸:234×115×39mm 主板:技嘉GA-970A-DS3P 尺寸: 30.5X21.5 cm

本文参考自:https://www.zhihu.com/question/21692336/answer/19387415   方法一: alpha 是 选择为 50/ k, 其中k是你选择的topic数,beta一般选为0.01吧,,这都是经验值,貌似效果比较好,收敛比较快一点..有一篇paper, lda-based document models for ad-hoc retrieval里面的实验系数设置有提到一下啊 方法二: alpha属于超参数,可以经验贝叶斯估计,在Blei原作里面是

常用连续型分布介绍及R语言实现 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领

Matlab 高斯分布 均匀分布 以及其他分布 的随机数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nct

#coding:utf-8 import random # random.randint(1,10)产生1,10的随机整数 for i in range(1,5): ranint = random.randint(1,10) print(ranint, end=" ") print() #random.random()产生0,1之间的随机数 for j in range(1,5): ran_1 = random.random() print(ran_1,end=" "

(2017-02-04 银河统计) 统计函数API概念   API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)是一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节.   统计函数API是通过前台web网页传入数据和参数,服务器接收数据和参数后,经过统计计算返回结果的一种新型接口形式.   通常前台web网页很难处理复杂数学或统计问题,通过Web Service技术将数据和参

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目合作请联系 QQ:231469242 测试脚本 测试数据 T is an array of durations, E is a eith

一.Numpy 数值类型 1.前言:Python 本身支持的数值类型有 int(整型, long 长整型).float(浮点型).bool(布尔型) 和 complex(复数型).而 Numpy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型,细分如下: 2.bool:布尔类型,1 个字节,值为 True 或 False. 3.int:整数类型,通常为 int64 或 int32 . 4.intc:与 C 里的 int 相同,通常为 int32 或 int64. 5.intp:用于索引,通常为 i

random——伪随机数生成模块 转自:https://blog.csdn.net/zhtysw/article/details/79978197 该模块包含构造伪随机数生成器的多个方法.对于整数,伪随机数有统一的选择范围:对于序列,选择的随机元素有统一标准,一个是在当前列表中进行随机排序,另一个是从种子样本中随机生成一个序列. 实际应用中,该模块有专用函数生成符合均匀分布.正态分布.对数分布.负指数分布.伽马分布.贝塔分布的函数.对于生成角,只支持冯·米塞斯分布.几乎所有的模块函数都依赖于基本

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

1.离散随机分布 超几何分布:M:产品总数;K:次品数;N:抽样数. hygepdf(X, M,K,N):计算超几何分布的密度. 例:hygepdf(1,10,1,3),执行结果为ans=0.3000 表示参数为10,.1和3的超几何分布在数值1处的密度为0.3. 例:hygepdf([1,0],10,1,3),执行结果为ans=0.3000 0.7000 第一个分量是超几何分布在数值1处的密度,第二个分量是该分布在数值0处的密度. hygecdf(Y,M,K,N):计算超几何分布的累积分布函数

ndims(A)返回A的维数size(A)返回A各个维的最大元素个数length(A)返回max(size(A))[m,n]=size(A)如果A是二维数组,返回行数和列数nnz(A)返回A中非0元素的个数 MATLAB的取整函数:fix(x), floor(x) :,ceil(x) , round(x)(1)fix(x) : 截尾取整. >> fix( [3.12 -3.12]) ans = 3 -3(2)floor(x):不超过x 的最大整数.(高斯取整) >> floor(

random内置模块中的方法注解 random.seed(a=None, version=2) # 初始化伪随机数生成器,若种子a相同,则可以使生成的随机数相同.如果未提供a或者a=None,则使用系统时间为种子. random.random() # 返回一个介于左闭右开[0.0, 1.0)区间的浮点数. random.randint(a, b) # 返回range[a,b]之间的一个整数. random.uniform(a, b) # 返回一个介于a和b之间(含a,b)的浮点数.如果a>b,则

转载自http://www.cnblogs.com/wcwnina/p/9281334.html random.seed(a=None, version=2) # 初始化伪随机数生成器,若种子a相同,则可以使生成的随机数相同.如果未提供a或者a=None,则使用系统时间为种子. random.random() # 返回一个介于左闭右开[0.0, 1.0)区间的浮点数. random.randint(a, b) # 返回range[a,b]之间的一个整数. random.uniform(a, b)

D:\Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\stats\stats MATLAB统计工具箱包括概率分布.方差分析.假设检验.分布检验.非参数检验.回归分析.判别分析.主成分分析.因子分析.系统聚类分析.K均值聚类分析.试验设计.决策树.多元方差分析.统计过程控制和统计图形绘制等.优化工具箱包括无约束最优化.有约束最优化.二次规划.多目标规划.最大最小化.半元限问题.方程求解以及大型优化问题的求解等. 表Ⅰ-1  概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函

相对于C++ 11之前的随机数生成器来说,C++11的随机数生成器是复杂了很多.这是因为相对于之前的只需srand.rand这两函数即可获取随机数来说,C++11提供了太多的选择和东西. 随机数生成算法:        随机数生成算法有很多,C++11之前的C/C++只用了一种.C++11则提供下面三种可供选择: linear_congruential_engine线性同余法mersenne_twister_engine梅森旋转法substract_with_carry_engine滞后Fibo

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