Questions tagged «probability»

有没有一种方法，可以使用一些已建立的Python程序包（例如SciPy）来定义我自己的概率密度函数（没有任何先验数据，只需），然后我就可以用它进行计算（例如获得连续随机变量的方差）？当然，我可以使用SymPy或Sage创建一个符号函数并执行操作，但是我想知道是否可以代替使用我自己已经完成的软件包而不是自己完成所有这些工作。f(x)=ax+bf(x)=ax+bf(x) = a x + b

20 python  statistics  probability 

我正在尝试在3D框中绘制粒子的波动函数。这需要我绘制4个变量：x，y，z轴和概率密度函数。 概率密度函数为： abs((np.sin((p*np.pi*X)/a))*(np.sin((q*np.pi*Y)/b))*(np.sin((r*np.pi*Z)/c)))**2 我正在使用np.arange()X，Y和Z。 我读过要做到这一点，您需要绘制4D图的表面。 这是应该的样子：

11 probability  plotting  computational-physics 

经过一些贝叶斯更新步骤后，剩下的是正态分布混合形式的后验分布也就是说，参数\ theta是从一个分布中得出的，该分布的PDF是正常PDF的加权混合，而不是正常RV的总和。我想绘制样本\ theta \ sim \ Pr（\ theta | \ text {data}）以用于此后验的重要性采样近似。实际上，i上的总和可能包含大量项，因此根据权重\ {w_i \}选择项i然后绘制\ theta \ sim N（\ mu_i，\ sigma ^ 2）θ θ 〜镨（θ |数据）我我{ 瓦特我 } θ 〜Ñ （μ 我，σ 2）Pr （θ | data ）= ∑我= 1ķw一世ñ（μ一世，σ2）。镨（θ|数据）=∑一世=1个ķw一世ñ（μ一世，σ2）。\Pr(\theta| \text{data} ) = \sum_{i=1}^k w_i N(\mu_i, \sigma^2).θθ\thetaθ 〜镨（θ |数据）θ〜镨（θ|数据）\theta\sim\Pr(\theta|\text{data})一世一世i一世一世i{ w一世}{w一世}\{w_i\}θ 〜Ñ（μ一世，σ2）θ〜ñ（μ一世，σ2）\theta\sim N(\mu_i, …

10 monte-carlo  probability