R求原点矩和中心距的代码
时间: 2024-03-10 21:48:06 浏览: 95
以下是求原点矩和中心距的R代码:
假设我们有一个二维数组x表示一个形状,其中每个元素都是该点的密度。我们可以通过以下代码来计算该形状的原点矩和中心距:
```R
# 计算原点矩
m00 <- sum(x)
# 计算中心矩
m10 <- sum(outer(1:nrow(x), x, "*")) / m00
m01 <- sum(outer(1:ncol(x), x, "*")) / m00
# 计算中心距
mu11 <- sum(outer(1:nrow(x) - m10, 1:ncol(x) - m01, "*", x)) / m00
mu20 <- sum(outer(1:nrow(x) - m10, 1:ncol(x) - m01, "^", 2, x)) / m00
mu02 <- sum(outer(1:ncol(x) - m01, 1:nrow(x) - m10, "^", 2, x)) / m00
```
这里,m00是原点矩,m10和m01是中心矩,mu11、mu20和mu02是中心距。注意,这些计算假定密度是单位质量的,并且该形状的重心在图像的中心。如果重心不在中心,则需要进行平移,以便重心在图像中心。
相关问题
R求概率论中的原点矩和中心距的代码
以下是求概率论中的原点矩和中心距的 R 代码:
假设有一个随机变量 X,其概率密度函数为 f(x),我们可以使用以下代码来计算 X 的前 n 阶原点矩:
```
moment <- function(n, f, a, b) {
integrate(function(x) x^n * f(x), a, b)$value
}
```
其中,n 表示要计算的原点矩的阶数,f 表示概率密度函数,a 和 b 分别表示积分区间的下限和上限。例如,我们可以使用以下代码计算一个均匀分布随机变量的前 3 阶原点矩:
```
f <- function(x) ifelse(x >= 0 & x <= 1, 1, 0)
moment(1, f, 0, 1) # 0.5
moment(2, f, 0, 1) # 0.3333333
moment(3, f, 0, 1) # 0.25
```
同样,我们可以使用以下代码计算 X 的前 n 阶中心距:
```
centered_moment <- function(n, f, a, b) {
m <- moment(1, f, a, b)
integrate(function(x) (x - m)^n * f(x), a, b)$value
}
```
其中,n 表示要计算的中心距的阶数,f 表示概率密度函数,a 和 b 分别表示积分区间的下限和上限。例如,我们可以使用以下代码计算一个均匀分布随机变量的前 3 阶中心距:
```
f <- function(x) ifelse(x >= 0 & x <= 1, 1, 0)
centered_moment(1, f, 0, 1) # 0
centered_moment(2, f, 0, 1) # 0.08333333
centered_moment(3, f, 0, 1) # 0
```
注意,在计算中心距时,需要先计算出随机变量 X 的一阶原点矩,即期望值,然后将其减去。
r语言求mpg的二阶原点矩
要求 mpg 的二阶原点矩,你可以使用 R 语言中的 moments 包来计算。首先确保你已经安装了 moments 包,然后按照以下步骤进行计算:
1. 导入 moments 包:运行以下代码导入 moments 包。
```R
install.packages("moments")
library(moments)
```
2. 计算二阶原点矩:使用 `moment()` 函数来计算 mpg 列的二阶原点矩。假设你的数据框名为 `df`, mpg 列在其中。运行以下代码来计算二阶原点矩:
```R
result <- moment(df$mpg, order = 2, center = TRUE)
```
这将给出 mpg 列的二阶原点矩结果,并将其存储在 `result` 变量中。你可以通过打印 `result` 来查看结果。
```R
print(result)
```
注意:确保你的数据框中包含 mpg 列,并且数据类型为数值型。
希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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