R = beta.pdf(quantile, a, b, loc = 0, scale = 1)

时间: 2023-10-27 11:07:44 浏览: 133
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beta-quantile:Beta分布分位数函数

这是用于计算 Beta 分布的函数，其中： - `quantile` 表示 Beta 分布的分位数。 - `a` 和 `b` 是 Beta 分布的两个形状参数。 - `loc` 和 `scale` 是可选参数，分别表示 Beta 分布的位置参数和尺度参数。 Beta 分布是一个常用的概率分布，它在概率论和统计学中有着广泛的应用。它可以用来描述在一个有限区间内的随机变量的概率密度函数。Beta 分布的形状由两个参数 a 和 b 决定，它的图像通常呈现出一种钟形曲线。Beta 分布的性质和应用非常多，比如在贝叶斯统计中常用于描述先验概率。
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jupter notebook中已知def IQR_Outliers(Ser): """ Ser：进行异常值分析的DataFrame的某一列 """ Low = Ser.quantile(0.25) - 1.5 * (Ser.quantile(0.75) - Ser.quantile(0.25)) Up = Ser.quantile(0.75) + 1.5 * (Ser.quantile(0.75) - Ser.quantile(0.25)) index = (Ser < Low) | (Ser > Up) Outliers = Ser.loc[index] return Outliers，如何删除shiyan2中所有异常值

1. 导入数据集 python import pandas as pd df = pd.read_csv('shiyan2.csv') 2. 找出所有异常值 python outliers = IQR_Outliers(df['列名']) 其中，将 列名 替换为你要进行异常值分析的列名。...

w=data.quantile(np.arange(0,1+1.0/k,1.0/k)) data=pd.cut(data,w)

具体来说，代码中首先使用 quantile() 函数将数据分成 k 份，每份的数据量相等，然后使用 cut() 函数将数据按照这些分位数进行分箱，得到的结果是一个 pandas 序列，每个元素表示原始数据所在的区间。...

> plot(nom1) > cal1<-calibrate(fit1,method = "boot",B=1000) > plot(cal1,xlim=c(0,1.0),ylim=c(0,1.0), + xlab = "Nomogram Predicted Survival", ylab = "Actual Survival") n=130 Mean absolute error=0.075 Mean squared error=0.00782 0.9 Quantile of absolute error=0.126

2. cal1 (fit1, method = "boot", B = 1000): 使用fit1进行校准，使用Bootstrap方法，并进行1000次重抽样。结果存储在cal1中。 3. plot(cal1, xlim = c(0, 1.0), ylim = c(0, 1.0), xlab = "Nomogram ...

hbin = 10 for i in tqdm(data['WindNumber'].unique()): col = 'WindSpeed' cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0) temp_df = data[cond] h_bins = pd.cut(temp_df.Power, np.arange(-1000, 3000, hbin)) temp_df['hbins'] = h_bins groups = [] for index,temp in temp_df.groupby("hbins"): if temp.shape[0]==0: continue iqr = temp[col].quantile(0.75) - temp[col].quantile(0.25) t1 = temp[col].quantile(0.25) - 1.5 * iqr t2 = temp[col].quantile(0.75) + 1.5 * iqr temp = temp[((temp[col]<t1) | (temp[col]>t2))] groups.append(temp) groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True) cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time)) data.loc[cond,'label'] = 3 def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True每行详细注释

首先，使用 tqdm 库对数据集中的风机编号进行遍历，对于每个风机编号进行以下操作：筛选出标签为0的数据，并将根据 Power 列的值分成 hbin 个区间，将每个数据点所在的区间标记为 hbins。接着，将 hbins 列进行分组...

hbin = 10 for i in tqdm(data['WindNumber'].unique()): col = 'WindSpeed' cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0) temp_df = data[cond] h_bins = pd.cut(temp_df.Power, np.arange(-1000, 3000, hbin)) temp_df['hbins'] = h_bins groups = [] for index,temp in temp_df.groupby("hbins"): if temp.shape[0]==0: continue iqr = temp[col].quantile(0.75) - temp[col].quantile(0.25) t1 = temp[col].quantile(0.25) - 1.5 * iqr t2 = temp[col].quantile(0.75) + 1.5 * iqr temp = temp[((temp[col]<t1) | (temp[col]>t2))] groups.append(temp) groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True) cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time)) data.loc[cond,'label'] = 3 cond = (data.WindNumber==1) vis_result_2D(data[cond],data[cond]['label'])详细解释

5. h_bins = pd.cut(temp_df.Power, np.arange(-1000, 3000, hbin))：根据功率值将数据分为若干个区间，并将区间标签赋值给 h_bins 变量。 6. temp_df['hbins'] = h_bins：将区间标签添加到数据集中。 7. ...

data = data[data <= data.quantile(0.2)]

这段代码的作用是将数据框中小于等于该数据框的0.2分位数的数据筛选出来。具体来说，它会将数据框中所有小于等于0.2分位数的数据保留下来，而将大于0.2分位数的数据删除掉。这个操作可以用于数据的预处理，例如去除...

def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data：原数据 # col_name：要处理异常值的列名称 # scale：用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1，然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

这是一个用于处理异常值的函数，其输入为原始数据、要处理异常值的列名称和处理异常值的尺度。函数内部定义了一个嵌套函数 box_plot_outliers，用于通过箱型图的方法找出异常值的索引，并返回删除异常值后的数据、...

num_features=data.select_dtypes(exclude=['object','bool']).columns.tolist() for feature in num_features: Q1 = data[feature].quantile(q=0.25) Q3 = data[feature].quantile(q=0.75) IQR = Q3-Q1 top = Q3+1.5*IQR bot = Q1-1.5*IQR values=data[feature].values values[values > top] = top values[values < bot] = bot data[feature] = values.astype(data[feature].dtypes)

这段代码是用来处理数据中的异常值（outliers）。首先，代码会找出数据中所有数值型的特征（exclude=['object','bool']），并将这些特征名存入num_features列表中。接下来，对于num_features中的每一个特征，代码会...

percentlier = boston_df.quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], axis=0) # ① IQR = percentlier.iloc[3] - percentlier.iloc[1] IQR修改改代码的错误

这里有一个潜在的错误：IQR = percentlier.iloc[3] - percentlier.iloc[1] 计算的是 Q3-Q1 而非标准的 IQR，因为通常 IQR 是基于 Q1 和 Q3 的差值，应该是 IQR = percentlier.iloc[2] - percentlier.iloc[0]...

import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3,n_trials=10) dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)上述代码显示错误ValueError: Size of each quantile should be size of p: received 1, but expected 8.：

这个错误是因为在初始化 MultinomialHMM 时，你使用了参数 n_trials=10，但是这个参数应该是 n_features，即观测值的数量，而不是 n_trials。所以你需要将 n_trials 改为 x_num，即： python ...

函数或变量 'quantile_regression' 无法识别。data = readtable('data.csv'); % 读取数据 x = data.x; % 提取自变量 y = data.y; % 提取因变量 % 计算分位数回归系数 tau = 0.05; % 指定分位数 beta = quantile_regression(x,y,tau); % 计算预测值 pred = beta(1) + beta(2) * x; % 计算分位数 quantiles = quantile(y,[tau 0.5 1-tau]); % 计算IQR iqr = quantiles(3) - quantiles(1); % 计算阈值 k = 1.5; % 设置离群值检测的参数k f1 = quantiles(1) - k * iqr; % 绘制数据和分位数回归线 plot(x,y,'.'); hold on; plot(x,pred,'r'); plot(x,f1*ones(size(x)),'g'); legend('数据','分位数回归线','F_1'); title('使用分位数回归的离群值检测');

非常抱歉，quantile_regression函数可能不是MATLAB自带函数。在这种情况下，您可以使用MATLAB的统计工具箱中的fitrlinear函数来进行分位数回归。以下是一个使用fitrlinear函数的示例代码： matlab data = ...

#描述性统计分析 import pandas as pd #读取数据文件 credit = pd.read_csv('data/credit_card.csv', encoding='GBK') #删除信用卡顾客编号属性 credit = credit.drop('信用卡顾客编号',axis=1) length = len(credit) # 计算数据量 #定义描述性统计函数,且将结果保留3位小数 def status(x): return pd.Series([x.count(), length - x.count(),len(credit.groupby(by=x)), x.max()- x.min(), x.quantile(.75) - x.quantile(.25), x.mode()[0], format(x.var(), '.3f'), format(x.skew(), '.3f'),format(x.kurt(), '.3f')], index=['非空值数','缺失值数', '类别数', '极差', '四分位差",‘众数','方差 ','偏度','峰度']) #应用描述性统计函数 describe_tb = credit.apply(status)

1. 用 pd.read_csv() 函数读取数据文件 credit_card.csv，并将结果存储在 credit 变量中。 2. 用 credit.drop() 函数删除数据集中的一列，即信用卡顾客编号属性，因为它对于描述性统计没有意义。 3. 用 len...

import pandas as pd # 读取数据文件 credit = pd.read_csv("D:\\py\\credit_card.csv", encoding='GBK') # 删除信用卡顾客编号属性 credit = credit.drop('信用卡顾客编号', axis=1) length = len(credit) # 计算数据量 # 定义描述性统计函数,且将结果保留3位小数 def status(x): return pd.Series([x.count(), length - x.count(), len(credit.groupby(by=x)), x.max() - x.min(), x.quantile(.75) - x.quantile(.25), x.mode()[0], format(x.var(), '.3f'), format(x.skew(), '.3f'), format(x.kurt(), '.3f')], index=['非空值数', '缺失值数', '类别数', '极差', '四分位差', '众数', '方差', '偏度', '峰度']) # 应用描述性统计函数 describe_tb = credit.apply(status)

这段代码是使用 Pandas 库对一个名为 credit_card.csv 的数据文件进行描述性统计分析。具体来说，代码中首先使用 pd.read_csv() 函数读取数据文件，并使用 encoding='GBK' 参数指定编码方式为 GBK。...

补全下列代码#描述性统计分析 import pandas as pd #读取数据文件 credit = pd.read_csv('data/credit_card.csv', encoding='GBK') #删除信用卡顾客编号属性 credit = credit.drop('信用卡顾客编号',axis=1) length = len(credit) # 计算数据量 #定义描述性统计函数,且将结果保留3位小数 def status(x): return pd.Series([x.count(), length - x.count(),len(credit.groupby(by=x)), x.max()- x.min(), x.quantile(.75) - x.quantile(.25), x.mode()[0], format(x.var(), '.3f'), format(x.skew(), '.3f'),format(x.kurt(), '.3f')], index=['非空值数','缺失值数', '类别数', '极差', '四分位差",‘众数','方差 ','偏度','峰度']) #应用描述性统计函数 describe_tb = credit.apply(status)

x.quantile(.75) - x.quantile(.25), # 四分位差 x.mode()[0], # 众数 format(x.var(), '.3f'), # 方差 format(x.skew(), '.3f'), # 偏度 format(x.kurt(), '.3f') # 峰度 ], index=['非空值数','缺失值数','...

def tilted_loss(y_true, y_pred, quantiles): y_true = backend.cast(y_true, "float32") y_pred = backend.cast(y_pred, "float32") e = y_true - y_pred # find the sum of average loss of each quantile return backend.sum(backend.mean(backend.maximum(quantiles * e, (quantiles - 1) * e), axis=0))

对于每个分位数 q，如果 e >= 0，则损失为 q * e，否则损失为 (q - 1) * e。 最后，通过计算每个分位数处损失的平均值，并对所有分位数处的平均损失求和，得到最终的损失值。 请注意，这个代码片段中使用...

data = readtable('data.csv'); % 读取数据 x = data.x; % 提取自变量 y = data.y; % 提取因变量 % 计算分位数回归系数 tau = 0.05; % 指定分位数 beta = quantreg(x,y,tau); % 计算预测值 pred = beta(1) + beta(2) * x; % 计算分位数 quantiles = quantile(y,[tau 0.5 1-tau]); % 计算IQR iqr = quantiles(3) - quantiles(1); % 计算阈值 k = 1.5; % 设置离群值检测的参数k f1 = quantiles(1) - k * iqr; % 绘制数据和分位数回归线 plot(x,y,'.'); hold on; plot(x,pred,'r'); plot(x,f1*ones(size(x)),'g'); legend('数据','分位数回归线','F_1'); title('使用分位数回归的离群值检测')函数或变量 'quantreg' 无法识别。;

这段代码中使用了MATLAB的quantreg函数来进行分位数回归，如果您的MATLAB版本低于R2017a，则可能没有该函数。如果您使用的是较早的MATLAB版本，则可以使用MATLAB统计工具箱中的fitrlinear函数来进行分位数回归，...

def real_signal_simple_bolling(df, now_pos, avg_price, para=[200, 2]): n = int(para[0]) m = para[1] df['median'] = df['close'].rolling(n).mean() median = df.iloc[-1]['median'] median2 = df.iloc[-2]['median'] # 计算标准差 df['std'] = df['close'].rolling(n).std(ddof=0) std = df.iloc[-1]['std'] std2 = df.iloc[-2]['std'] # 计算上轨、下轨道 upper = median + m * std lower = median - m * std upper2 = median2 + m * std2 lower2 = median2 - m * std2 # ===寻找交易信号 signal = None close = df.iloc[-1]['close'] close2 = df.iloc[-2]['close'] # 找出做多信号 if (close > upper) and (close2 <= upper2): signal = 1 # 找出做空信号 elif (close < lower) and (close2 >= lower2): signal = -1 # 找出做多平仓信号 elif (close < median) and (close2 >= median2): signal = 0 # 找出做空平仓信号 elif (close > median) and (close2 <= median2): signal = 0 return signal以上代码加入下列逻辑代码，通过判断当前收盘价是否超过布林带上轨、成交量是否超过阈值以及当前成交量是否高于成交量移动平均值来判断是否买入或卖出

vol_threshold = df['volume'].quantile(0.8) bb_threshold = 2.0 # 判断是否买入或卖出 if signal is not None: # 判断当前成交量是否超过阈值 if df.iloc[-1]['volume'] > vol_threshold: if signal == 1: # ...

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。