cdf

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Logarithmische Darstellung einer kumulativen Verteilungsfunktion in Matplotlib

Ich habe eine Datei mit protokollierten Ereignissen. Jeder Eintrag hat eine Zeit und Latenz. Ich bin interessiert, die kumulative Verteilungsfunktion der Latenzen zu zeichnen. Ich bin am meisten an Ta

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ggplot Maßstab Transformation wirkt sich auf Punkte und Funktionen unterschiedlich

Ich versuche, eine Verteilung CDF mit R und ggplot2 plotten. Ich finde jedoch Schwierigkeiten beim Zeichnen der CDF-Funktion, nachdem ich die Y-Achse transformiert habe, um eine gerade Linie zu erhalt

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Plotten empirische kumulative Wahrscheinlichkeitsfunktion und deren inverse

Ich habe Daten cdecn: set.seed(0) cdecn <- sample(1:10,570,replace=TRUE) a <- rnorm(cdecn,mean(cdecn),sd(cdecn)) Ich habe ein Diagramm erstellt, das die kumulativen Wahrscheinlichkeiten anzeigt. a

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Plotten CDF einer Pandas-Serie in Python

Gibt es eine Möglichkeit, dies zu tun? Ich kann nicht scheinen eine einfache Möglichkeit, Pandas-Serie mit dem Plotten einer CDF zu verbinden.

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R: Verwandeln Sie ein [KDE] Dichtediagramm in ein cdf?

Daten: 34,46,47,48,52,53,55,56,56,56,57,58,59,59,68 Density Plot ECDF Was Ich mag würde tun, ist die abgeleitete Dichteplot nehmen und es in eine kumulative Verteilungsfrequenz drehen abzuleiten% 's a

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erstellt eine verschachtelte CDF, die nicht 1

Hier einige praktikable Beispiel für Daten, die ich zeichnen wollen nicht erreicht: set.seed(123) x <- rweibull(n = 2000, shape = 2, scale = 10) x <- round(x, digits = 0) x <- sort(x, decreasing =

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Multivariate Normaler CDF in Python mit scipy

Um die CDF eines multivariaten Normal zu berechnen, folgte ich this Beispiel (für den eindimensionalen Fall), aber die Ausgabe von scipy erzeugte nicht interpretieren kann: from scipy.stats import nor