假设概率密度函数为: 思路: 首先产生-1到1之间的均匀分布随机数x,和0到1之间的均匀分布随机数y. 如果y<f(x),则x是符合该概率密度的随机数,否则,重复上述操作. 用r语言生成100个随机数程序如下: > for(i in 1:100)+ {x[i]=runif(1,-1,1)+ y[i]=runif(1,0,1)+     while(y[i]>(1-abs(x[i])))+     {x[i]=runif(1,-1,1)+     y[i]=runif(1,0,1)+  

(1)生成正态分布随机数: rnorm(n,mean,sd)     其中,n表示生成的随机数个数,mean表示正态分布均值,sd表示正态分布标准差 > rnorm(5,0,2)[1] -5.31147765 0.09634197 0.35276104 -1.94548466 0.54533883 (2)生成均匀分布随机数: runif(n,min,max)     其中,n表示生成的随机数个数,min表示均匀分布最小值,max表示均匀分布最大值 > runif(5,0,10)[1] 9.74

问题描述:产生40个数,范围是363-429之间,平均值为402 思路: 1 产生一个随机数 2 使用平均数减去随机数求出第二个数,生成20组 3 将排序打乱 # -*- coding: cp936 -*- import random import string ###################产生随机整数################### ###################第一个数随机产生,第二个使用平均数求出################### #count 数字的个数 #a

第二题 已知有十六支男子足球队参加2008 北京奥运会.写一个程序,把这16 支球队随机分为4 个组.采用List集合和随机数 2008 北京奥运会男足参赛国家: 科特迪瓦,阿根廷,澳大利亚,塞尔维亚,荷兰,尼日利亚.日本,美国,中国,新西 兰,巴西,比利时,韩国,喀麦隆,洪都拉斯,意大利 package Test03; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

1.常见概率分布 ##正态分布 pnorm(1.96) #P(x<=1.96)时的分布概率 pnorm(1.96,0,1) #上同 pnorm(1.96,lower.tail = F) #P(x>1.96)注意与pnorm的区别 qnorm(0.975) #已知分布概率求x值 dnorm(0) #f(0)概率密度值 rnorm(111) #产生符合正态分布的111个随机数 ##泊松分布 Possion(x,λ) dpois(2,0.9) #等同概率密度 dpois(2.1,0.9) #x一定需

题目: 已知一个函数rand7()能够生成1-7的随机数,请给出一个函数,该函数能够生成1-10的随机数. 思路: 假如已知一个函数能够生成1-49的随机数,那么如何以此生成1-10的随机数呢? 解法: 该解法基于一种叫做拒绝采样的方法.主要思想是只要产生一个目标范围内的随机数,则直接返回.如果产生的随机数不在目标范围内,则丢弃该值,重新取样.由于目标范围内的数字被选中的概率相等,这样一个均匀的分布生成了. 显然rand7至少需要执行2次,否则产生不了1-10的数字.通过运行rand7两次,可以

问题: 已知圆上三个点坐标分别为(x1,y1).(x2,y2).(x3,y3) 求圆半径R和圆心坐标(X,Y) X,Y,R为未知数,x1,y1,x2,y2,x3,y3为常数 则由圆公式:(x1-X)²+(y1-Y)²=R²      (1)式(x2-X)²+(y2-Y)²=R²      (2)式(x3-X)²+(y3-Y)²=R²      (3)式(1)-(2),就是左边减左边,右边减右边,得到x1²-2Xx1+X²+(y1²-2Yy1+Y²)-(x2²-2Xx2+X²)-(y2²-2Yy2

iconv简介(1.字符串|文件字符转换:iconv用于将一种已知的字符集文件转换成另一种已知的字符集文件)(2.编程语言函数功能的相似性:iconv不仅再php中有用,而且c语言中也有用,还有linux等) 一.总结 1.字符串|文件字符转换:iconv用于将一种已知的字符集文件转换成另一种已知的字符集文件. 2.编程语言函数功能的相似性:iconv不仅再php中有用,而且c语言中也有用,还有linux等. 二.iconv简介 1.百度 头文件"iconv.h".iconv命令可以将

一. 数学基础: 已知三角形的三边,计算三角形面积,需要用到海伦公式: 即p=(a+b+c)/2 二. 算法: 输入三个边长,套用海伦公式计算面积,并输出. 可以先判断是否可以构成三角形,即任意两边之和大于第三边,可以构成三角形情况下再计算,可以增加严谨性. 三. 代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #include <stdio.h> #include <math.h> int main() {  printf("请依次输入三

//已知三角形三边长求面积 #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float a,b,c,p,s; int x=0; while(1) { printf("请输入三角形边长给a"); scanf("%f",&a); if(a==9999.000000) { printf("程序运行结束"); break; } printf("请输入三角形边长给

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

本章内容: 数学和统计函数 字符处理函数 循环和条件执行 自编函数 数据整合与重塑 5.1一个数据处理难题 5.2数值和字符处理函数 分为数值函数和字符串函数,下面是数学函数截图: ceiling.floor.trunc.signif函数第一次听说,是一些数位函数的处理函数.注意log是以e为底的.当上面的函数用在向量.矩阵.数据框时,单独用于每一个独立的值. 5.2.2统计函数 举个例子:mean函数 mean(x, trim = , na.rm = FALSE, ...) #trim参数表示

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

首先写第二部分的前言. 第二部分用来介绍获取数据基本信息的图形技术和统计方法. 本章主要内容 条形图.箱型图.点图 饼图和扇形图 直方图和核密度图 分析数据第一步就是要观察它,用可视化的方式是最好的.本章的主题有两个 1.将变量的分布作可视化展示 2.通过结果变量进行跨组比较 下面从不同的图形开始探索数据. 6.1条形图 6.1.1简单地条形图 条形图是通过条形展示离散变量的频数分布.函数是barplot: barplot(height) height是主要参数,horiz = TRUE就是横向

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

R语言的主要功能包括数据统计分析方法和数据可视化,数据分析在这一章中主要学习创建基本图形和基本数据分析 一 基本图形 1条形图 barplot(height)  //添加一个条形图,height是一个向量或矩阵// legend.text //为图例提供了各条形的标签// spine()  //绘制棘状图,需下载vcd包// 2饼图 pie(x,labels) fan.plot() //绘制扇形图// 3直方图 hist() 各参数意义:freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形 ,

R语言中提供了四类有关统计分布的函数(密度函数,累计分布函数,分位函数,随机数函数).分别在代表该分布的R函数前加上相应前缀获得(d,p,q,r).如: 1)正态分布的函数是norm,命令dnorm(0)就可以获得正态分布的密度函数在0处的值(0.3989)(默认为标准正态分布). 2)同理,pnorm(0)是0.5就是正态分布的累计密度函数在0处的值. 3)而qnorm(0.5)则得到的是0,即标准正态分布在0.5处的分位数是0(在来个比较常用的:qnorm(0.975)就是那个估计中经常用到

#r语言(二)笔记 #早复习 #概述:R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境 #对象: #数据类型--统称为对象 #向量(vector):用于存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组. #定义向量: v<-1 v1<-c(1,2,3) 或者 assign('v1',c(1,2,3)) v<-1:10 #1~10 is.vector(v) #向量的输出: v 或者 print(v1) #向量的操作函数: #排序:sort(v1) 倒序: rev(v1) #最大值 最小值 平均值 max(v