现在让我们用R语言代码来说明这一点。假设我们有一组从正态分布N(0,1)生成的样本数据,我们想要绘制直方图来估计这个分布的密度函数。我们将使用不同的箱宽来看偏差和方差是如何变化的。 # 首先生成一组来自正态分布N(0,1)的样本数据 set.seed(123) # 设置随机种子以确保结果可重复 data <- rnorm(1000) # ...
probability mass function 概率质量函数, 概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率(就是离散型随机变量的分布律) 例如,抛掷硬币,若为正面记X = 1,反面记x = 0,则概率质量函数为: 3、CDF cumulative distribution function 累积分布函数 ,也叫分布函数,是概率密度函数的积分 二、连续型情况举例 步骤: 1...
密度聚类:与其它聚类的不同之处在于需要对它设置阈值和半径。相对于以上的均值聚类、中心点聚类和系谱聚类来说,它的优势在于弥补了前者只能发现“类圆形”聚类簇的缺陷,而密度聚类算法由于是基于“密度”来聚类的,可以在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇。 期望最大化聚类:思路十分巧妙,在使用该算法进行聚类...
极大似然估计是一种常用的参数估计方法,它可以通过样本数据来求解未知参数。 本文将介绍在R语言中如何使用极大似然估计来估计密度函数。 二、R语言中的密度函数 在R语言中,我们可以使用density()函数来求解密度函数。该函数将一个向量作为输入,并返回一个包含以下元素的列表: 1. x:表示横轴上的值; 2. y:表示...
让我们通过R语言的代码来直观展示这一现象。假设有一组从正态分布[公式]生成的1000个样本，我们通过调整hist函数的breaks参数，改变箱宽，观察对估计的密度函数的影响。rnorm(1000)生成数据，hist绘制直方图，添加红色的dnorm函数代表真实分布，借此对比不同箱宽下的效果。在实际应用中，选择箱宽需综合考虑...
2D更直观点？再调下字体、大小、线宽就好，code:library(ggplot2)library(plyr)set.seed(1234)df<-...
随后,我们可以使用density()函数对转移密度进行近似。 density(Xs,Xt,s,t,dt, 'Exponential') persp(x=Xt,y=time,z=densit) 有趣的是,BAJD的转移密度在表面上似乎与CIR过程的转移密度非常相似。然而,正如我们在下面的例子中所看到的,跳跃机制的存在极大地影响了转移密度的性质。
按照跳跃扩散的GQD框架,我们可以用R代码在工作空间内定义BAJD。 # 定义模型。# 扩散部分G0 <- function(t){a*b}.G1 <- function(t){-a}。Q1 <- function(t){sigma}.# 跳跃部分Lam0 <- function(t){lam_0}Jlam <- function(t){nu}. ...
按照跳跃扩散的GQD框架,我们可以用R代码在工作空间内定义BAJD。 # 定义模型。 # 扩散部分 G0 <- function(t){a*b}. G1 <- function(t){-a}。 Q1 <- function(t){sigma}. # 跳跃部分 Lam0 <- function(t){lam_0} Jlam <- function(t){nu}. ...
按照跳跃扩散的GQD框架,我们可以用R代码在工作空间内定义BAJD。 # 定义模型。 # 扩散部分 G0 <- function(t){a*b}. G1 <- function(t){-a}。 Q1 <- function(t){sigma}. # 跳跃部分 Lam0 <- function(t){lam_0} Jlam <- function(t){nu}. 随后,我们可以使用density()函数对转移密度进行近...