我希望我重新措辞的问题现在符合Stackoverflow的标准。请考虑以下示例。我正在编写一个对数似然函数，其中通过vector计算cdf是最耗时的部分。示例1使用R::pnorm，示例2使用erfc逼近普通cdf。如您所见，结果非常相似，ercf版本要快一些。在实践中(在MLE中)，但事实证明ercf并不那么精确，这会使算法进入inf区域，除非准确设置约束。我的问题:1)我错过了什么吗？是否有必要实现一些错误处理(对于erfc)？2)您有其他加快代码速度的建议或替代方案吗？考虑并行化for循环是否值得？require(Rcpp)require(RcppArmadillo)requir
我有一个名为d的无序列表，如下所示:[0.0000,123.9877,0.0000,9870.9876,...]我只是想通过在Python中使用Matplotlib基于此列表绘制cdf图。但是不知道有没有什么功能可以使用d=[]d_sorted=[]forlineinfd.readlines():(addr,videoid,userag,usertp,timeinterval)=line.split()d.append(float(timeinterval))d_sorted=sorted(d)classdiscrete_cdf:def__init__(data):self._data
PDF、PMF、CDF是什么1.概念2.数学表示3.结论1.概念PDF：概率密度函数（probabilitydensityfunction），是用来描述连续型随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的大小的函数。PMF:概率质量函数（probabilitymassfunction)，是用来描述离散型随机变量在各特定取值上的概率。CDF:累积分布函数(cumulativedistributionfunction)，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，用来表示离散型随机变量x的概率分布。累计分布函数就是从上图中的概率密度曲线的最左边开始，然后逐渐往右求取曲线下方的面积，即概率。总结一下就是
InverseCDFmethodtosimulatearandomsample我在编写这段代码时遇到了问题，但我认为它可能存在问题。这是一个问题：编写一个名为pr1的R函数，该函数从CDF的分布中模拟大小为n的随机样本，CDF为..123F_X(x)=0forx (x-10)^3/1000for10 1forx=>20x=10(1u^(1/3))#我在这里使用了逆CDF方法，现在我想从分布中模拟一个大小为n的随机样本。这是我的代码：1234567 pr1=function(n) {u=runif(n,0,1) x=10*(1+u^(1/3)) x} pr1(5)#这只是为了检查n=5
InverseCDFmethodtosimulatearandomsample我在编写这段代码时遇到了问题，但我认为它可能存在问题。这是一个问题：编写一个名为pr1的R函数，该函数从CDF的分布中模拟大小为n的随机样本，CDF为..123F_X(x)=0forx (x-10)^3/1000for10 1forx=>20x=10(1u^(1/3))#我在这里使用了逆CDF方法，现在我想从分布中模拟一个大小为n的随机样本。这是我的代码：1234567 pr1=function(n) {u=runif(n,0,1) x=10*(1+u^(1/3)) x} pr1(5)#这只是为了检查n=5
plotmultiplecumulativepercentagegraphbygroups我的数据看起来像：1234567891011zip ID count230 B 12230 A 10230 C 9230 D 5270 C 10270 A 9270 B 8290 C 9290 A 8290 B 6zip和ID是因子，count是数字。ID与计数唯一关联。在每个级别的zip中，计数按desc顺序排列。如何按zip的每个级别为count创建累积百分比图(在这种情况下，我需要在一个窗口中显示3个图)并同时使用ID勾选x轴？此外，x轴将保持desc顺序或
plotmultiplecumulativepercentagegraphbygroups我的数据看起来像：1234567891011zip ID count230 B 12230 A 10230 C 9230 D 5270 C 10270 A 9270 B 8290 C 9290 A 8290 B 6zip和ID是因子，count是数字。ID与计数唯一关联。在每个级别的zip中，计数按desc顺序排列。如何按zip的每个级别为count创建累积百分比图(在这种情况下，我需要在一个窗口中显示3个图)并同时使用ID勾选x轴？此外，x轴将保持desc顺序或
