我对R还是比较陌生，我一直在尝试使用R的内置函数rnorm和dnorm模拟正态分布，然后对其进行绘制。
我想用自己的平均值和自己的sigma创建一个RDD [Vector]，我已经这样做了：
<pre><code>val mean = Random.nextInt(
晚上好
即使我知道它将“破坏”实际的正态分布，我也需要在R中为rmrm函数设置一个最大值和一个
我正在尝试从均值μm和协方差Σ的“高维”正态分布中有效采样。我所知道的是某个已知向量x的Σ= x ^ T x
我有一个观察的频率分布，在类间隔内分组为计数。
我想拟合正态（或其他连续）分布，并根据该分布
我有一个 mongo 集合，可以保留用户特征，例如年龄、就业状况等，如下所示：
<pre><code>{"_id":{&#
假设我们有两个独立的正态分布
<a href="https://i.stack.imgur.com/sXMs0.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.st
我了解到调整后的箱线图规则是在偏态分布中查找异常值的好方法之一。我的数据集中有多个倾斜的特
如何在 Python 3 中执行卡方拟合优度检验以测试具有正态分布的数据集中的（年龄）列？
这个问题可能很愚蠢，但我找不到对此的解释。
我正在从头开始编写多元概率密度函数（用于研究
我不知道是不是我的电脑出了问题。
我使用 <code>pmvnorm</code> 包中的函数 <code>TruncatedNormal</code> 来计算多
我正在python中从头开始实现多元正态概率函数。其公式如下：
<a href="https://i.stack.imgur.com/Nc7m0.png" re
我正在尝试编写一种方法来在 JFreeChart 中创建一个简单的正态分布图并将其保存为文件。这是一个输出
如果问题有点含糊，请提前道歉。我一直试图在我的脑海中制定这个问题，我似乎正在为上述任务而苦
我正在构建虚假信息传播的计算模拟 (Netlogo)。
首先，我想按照基本的高斯分布来分配人口的政治偏好（
我想缩短我的正常 dist 曲线的高度，以便可以在图表上看到完整的曲线。
<pre><code>histCvferr <- hist(cvf
假设您想根据正态分布计算流行度分数。
例如，假设 stackoverflow 的 <code>tags</code> 的使用次数服从
我有以下示例数据。<br/>
它看起来像正态分布的右半部分。
假设数据是一篇博客文章的 <code>read</co
我有一个大小为 <code>n*m</code> 的二维均值矩阵，其中 <code>n</code> 是样本数，<code>m</code> 是数据的维度。
我有一个很大的样本量 (n=9000)，我想用它的置信区间来绘制这个分布。
通常，我认为我必须绘制 t
