这看起来是一项非常简单的任务，但我找不到正确的解决方案。
我确实生成了 10 个集合，每个集合包含
我分配了平均值为 12 的普通 rv，以最终为我的模拟数据生成 order_date。但是当我检查它以查看 12 是否是
假设我有 10 个正态分布，我该如何绘制它们，如下图所示。
我的正态分布样本：
<pre><code>import
<a href="https://i.stack.imgur.com/TpwVC.jpg" rel="nofollow noreferrer">enter image description here</a>
嗨，鉴于我有这个
我想从两个截断正态分布之和的分布中抽取 N 个随机样本。我通过从 <code>rv_continuous</code> 子类化 <code>sci
我想比较两种方法：
<ol>
<li>直接使用 <code>qmvnorm</code> 计算多元正态分布的 99.9% 分位数</li>
<li>使用 Mo
使用 numpy.random 生成随机向量。用 Python 编写代码，生成一个 100 X 100 随机矩阵，其条目是来自正态分布
（首先，我不是母语人士，我认为我的英语可能不够好，无法提出技术问题，但我会尽量说清楚）
我正在尝试使用 JAX 从多元正态分布中生成样本：
<pre><code>import jax
import jax.numpy as jnp
import numpy as np
k
x 是正态分布，均值=3，标准差=2。给定φ(x)=0.5，如何求x？
我知道这是 R 中的 dnorm(x,3,2)=0.5，但我不
我试图在 Excel 中找到与 NORMSINV 函数等效的 TD。我一直在梳理功能，但似乎找不到任何东西。
如果
我想用 300 个样本创建 4 个二进制变量（假设我可能想增加 4 到 10 个变量）。但是当我按行求和时，我
我的问题是：我有几个与相同协方差矩阵相关联的均值向量（从某个均值函数评估）。我现在要为每个
我想使用预定义的 bin 为某些数据拟合直方图。我的所有数据点都在 1 到 10 之间，因此我希望 bin 从 <code
例如，假设我有 <code>p1</code> 和 <code>p2</code>：
<pre><code>p1 <- pnorm(-50)
p2 <- pnorm(-49)
</code></pre>
我
我必须在泰坦尼克号数据集中添加一个重量列，以使用 std = 20 和均值 = 70 kg 的正态分布计算成年乘客的
所以我有一个维度为 [5,1] 的值的向量 V。对于这个向量 V[i] 中的每个值，我想生成假设 5 个正态分布的
我正在尝试在将粒子注入气流的拉格朗日运动学解决方案中使用 RosinRammlerDistribution，即。
<pre><code>
我定义了一个函数，一个类高斯函数（“<code>normaldist</code>”）来确定矩阵中的特定分布。我希望能够在
将 X 和 Y 视为相关性为 1.0 的边际标准正态。
当相关性为 1.0 时，二元正态分布未定义（技术上是 y
