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.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

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

1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

(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

1. 需求:获取10个1-20之间的随机数,要求不能重复 用数组实现,但是数组的长度是固定的,长度不好确定.所以我们使用集合实现. 分析: • 创建产生随机数的对象 • 创建一个存储随机数的集合. • 定义一个统计变量.从0开始. • 判断统计遍历是否小于10 是:先产生一个随机数,判断该随机数在集合中是否存在. 如果不存在:就添加,统计变量++. 如果存在:就不搭理它.   否:不搭理它      • 遍历集合 2. 代码实现: package cn.itcast_02; import jav

import java.util.ArrayList; import java.util.Random; /* * 获取10个[1-20之间]的随机数,要求不能重复.(注意:不是获取10个数,如果单纯获取十个数可能有重复的,这里是获取10个不重复的数. * 所以统计变量要在判断不重复后增加.) * * 用数组实现,但是数组的长度是固定的,长度不好确定. * 所以我们使用集合实现. * * 分析: * A:创建产生随机数的对象 * B:创建一个存储随机数的集合. * C:定义一个统计变量.从0开始

R语言数据分析系列之五 -- by comaple.zhang 本节来讨论一下R语言的基本图形展示,先来看一张效果图吧. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY29tYXBsZQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 这是一张用R语言生成的,虚拟的wordcloud云图,详细实现细节请參见我

随机数的产生在一些代码中很常用,也是我们必须要掌握的.而java中产生随机数的方法主要有三种: 第一种:new Random() 第二种:Math.random() 第三种:currentTimeMillis() 第一种需要借助java.util.Random类来产生一个随机数发生器,也是最常用的一种,构造函数有两个,Random()和Random(long seed).第一个就是以当前时间为默认种子,第二个是以指定的种子值进行.产生之后,借助不同的语句产生不同类型的数. 种子就是产生随机数的第

robot-framework 利用evaluate关键字生成随机数 最近用RF(robot-framework简称)操作MangoDB,需要直接将数据写到数据库里,又不想每次写的数据完全相同,就想到了用随机数代替,用python属性随机数很简单,但是需要封装才能让RF调用,很麻烦. 所以就通过RF 自带的关键字evaluate进行实现 通过python实现生产随机数 import string import random str = string.ascii_letters r = rando

一.数字类 1.关于数字格式化:java.text.DecimalFormat; 2.数字格式元素: # 任意数字 , 千分位 . 小数点 0 不够补零 package com.bjpowernode.java_learning; ​ import java.text.DecimalFormat; ​ public class D80_1_ { public static void main(String[] args) { //1.创建数字格式化对象 //需求:加入千分位 DecimalFor

•前言 随机数的产生在一些代码中很常用,也是我们必须要掌握的. 而 Java 中产生随机数的方法主要有三种: new Random() Math.random() currentTimeMillis() •new Random() 概念 第一种需要借助  java.util.Random  类来产生一个随机数发生器,也是最常用的一种: 构造函数有两个, Random() 和  Random(long seed) : 第一个就是以当前时间为默认种子 第二个是以指定的种子值进行 产生之后,借助不同的

均匀随机数生成   先来说说均匀随机数生成,这是非均匀随机数的生成基础.   例如,我们现在有drand()函数,可以随机生成[0,1]范围内的均匀随机数. 要求一个drand2()函数,能够生成[0,2]内的均匀随机数.   显然有: \[drand2()=2*drand() \]   但是很多时候,我们希望生成的随机数是有一定概率偏向的.   比如生成[0,2]的随机数,越偏向2的数,出现的概率越大,显然上面的\(2*drand()\)无法满足要求.   例如,我们的随机数的概率密度分布如下

准备总结几篇关于 Markov Chain Monte Carlo 的笔记. 本系列笔记主要译自A Gentle Introduction to Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 文章下给出的链接. Monte Carlo Approximations Monte Carlo Approximation for Integration 理论部分 本文主要参考 Monte Carlo Approximations 蒙特卡洛方法是用来近似计算积分的,通过数值方法也可以计

在redis安装文章中,说到安装好redis后,在/usr/local/bin下有5个关于redis的可执行程序.下面关于这5个可执行程序命令的详细说明. redis-server Redis服务器的daemon启动程序   #启动并加装指定配置文件 redis-server redis.conf #查redis服务版本号 redis-server –version # 以标准输入作为配置启动redis,其中key为配置参数,value为配置参数值 redis-server --port 600

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

Aabstract 抽象的abstract base class (ABC)抽象基类abstract class 抽象类abstraction 抽象.抽象物.抽象性access 存取.访问access function 访问函数access level访问级别account 账户action 动作activate 激活active 活动的actual parameter 实参adapter 适配器add-in 插件address 地址address space 地址空间ADO(ActiveX D

1.值类型和引用类型: 值类型:int.double.bool.char.decimal.struct.enum 引用类型:string.自定义类.数组 存储: 值类型的值是存储在内存的栈当中. 引用类型的值是存储在内存的堆中. 2.字符串 1).字符串的不可变性 当你给一个字符串重新赋值之后,老值并没有销毁,而是重新开辟一块空间存储新值. 当程序结束后,GC扫描整个内存,如果发现有的空间没有被指向,则立即把它销毁. 2).我们可以讲字符串看做是char类型的一个只读数组. ToCharArra

目录批处理的常见命令(未列举的命令还比较多,请查阅帮助信息)     1.REM 和 ::     2.ECHO 和 @     3.PAUSE     4.ERRORLEVEL     5.TITLE     6.COLOR     7.mode 配置系统设备     8.GOTO 和 :     9.FIND     10.START     11.assoc 和 ftype     12.pushd 和 popd     13.CALL     14.shift     15.IF    

看了一下现在的android设备,性能都不差,就懒得直接用sqlite,直接上ORM框架把,上网搜了一圈,觉得androrm, ormlite 这两个不错,当然,还有点别的,这里就不多做介绍,竟然说明了是简单测试,而本人,也不算是专业的测试人员,就测试一下这两个框架在同一设备下,插入1w(本来是想插100w,后来插入10w,接着就只能插1w,呵呵有兴趣的可以去测试一下…)行数据的时间吧,给大家做一个简单参考,真正要做比较的话,其实,测试,表查询才是最重要的,但是,关键我没有这样的数据源,要构建一