алгоритм — подгонка распределения вероятностей к наблюдаемым данным Переполнение стека
На самом деле, у меня есть вектор действительных чисел (например, 1 * 300). Я ищу фрагмент кода в C ++ для подгонки функции распределения вероятностей к этому вектору.
После этого я хочу использовать этот PDF-файл для расчета вероятности любого входа в этот вектор.
Можно создать гистограмму для этого вектора (что выглядит более простым решением), но мне нужно сделать квантование для того, что мне не нравится.
Более того, у меня есть еще один вектор действительных чисел с таким же размером. Я хотел бы подобрать двухмерную совместную вероятность для этих двух векторов. Результат будет использован аналогичным образом для расчета вероятности любого совместного ввода двух векторов.
Заранее спасибо за ваши ответы.
Решение
Я ищу фрагмент кода в C ++ для подгонки вероятности
функция распределения к этому вектору.
Если вы хотите подогнать функцию вероятности к данным, у вас есть два варианта.
Параметрические методы.
Чтобы описать вероятность, вы должны рассчитать параметры, которые описывают эту вероятность. Это может быть сделано с метод моментов или же максимальная вероятность метод. Максимальная вероятность очень гибкая.
Поэтому обычно мы рассчитываем оценку среднего значения и дисперсии (т.е. для нормального распределения) по заданным данным, и этих параметров достаточно для описания вероятности.
Непараметрические методы.
Преобразование накопительной функции распределения подбирается к данным (которые также могут нуждаться в преобразовании).
Другие решения
Других решений пока нет …