Advertisement

gigrnd(P, a, b, sampleSize): 实现改进的 Devroye 算法以从 GIG(p,a,b) 分布中采样...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
简介:函数gigrnd(P, a, b, sampleSize)采用优化版Devroye算法,用于高效地从Gamma Integral Gaussian (GIG)分布参数化为(p, a, b)的模型中抽取指定数量的样本。 德夫罗耶在《统计与计算》杂志2014年第24卷第239-246页的文章中提出了从广义逆高斯 (GIG) 分布中采样的算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • gigrnd(P, a, b, sampleSize): Devroye GIG(p,a,b) ...
    优质
    简介:函数gigrnd(P, a, b, sampleSize)采用优化版Devroye算法,用于高效地从Gamma Integral Gaussian (GIG)分布参数化为(p, a, b)的模型中抽取指定数量的样本。 德夫罗耶在《统计与计算》杂志2014年第24卷第239-246页的文章中提出了从广义逆高斯 (GIG) 分布中采样的算法。
  • GIGRND: GIG 抽取随机数 - MATLAB 开发
    优质
    GIGRND是一款MATLAB工具箱,用于从广义逆高斯(GIG)分布中生成随机数。它为统计分析和模拟提供了强大的支持。 这个随机变量生成器是Hörmann和Leydold(2015)提出的R包GIGrvg的实现。它提供了一种稳定的方式来对广义逆高斯分布的随机数进行采样,特别适用于Bitto和Frühwirth-Schnatter(2019)在贝叶斯先验中使用时变参数模型框架来实施收缩的应用。 参考文献: - Hörmann, W. 和 Leydold, J., 2014。生成广义逆高斯随机变量,《统计计算》第24卷,547-557页。 - Hörmann, W. 和 Leydold, J., 2015。GIGrvg:用于广义逆高斯分布的随机数生成器(R软件包版本0.4)。 - Bitto, A. 和 Frühwirth-Schnatter, S., 2019。时变参数模型框架中的收缩实现,《计量经济学杂志》第210卷,75-97页。
  • 关于指针p指向数组a元素ai三种方: 1. p=a+i; 2. p=&ai; 3. 让p先指向数组a
    优质
    本文探讨了C语言中指针p指向数组a内特定元素ai的三种方式,包括直接赋值、取址赋值及逐步定位的方法,帮助读者理解指针操作的基础技巧。 C语言代码如下所示: ```c #include int main() { int a[4] = {3, 5, 7, 9}; int i; int *p,*q; for(i=0; i<4; i++) { p=a+i; // 这里,p 是指针实质上是一个地址,在数组中即为下标。a也是指向数组的首个元素,此处需要遍历数组的每一个元素所以采用 a + i; printf(%d, *p); //*p 表示 P 所指向的内容, 即 *(a+i) = a[i] } printf(\n); for(i=0; i<4; i++) { p=&a[i]; // 让P指向数组a中的每个元素 printf(%d, *p); } printf(\n); q=a; // 表示指向数组 a 的首个元素,即 a[0], 并非整个数组 for(i=0; i<4; i++) { printf(%d, *q); q++; // 地址自增依次往后推 循环四次输出整个数组, 虽然指出已经越界了但是循环结束,其实向其他页没关系 } printf(\n); return 0; } ``` 这段代码展示了如何通过指针遍历一个整数数组。首先定义了一个包含4个元素的数组a,并初始化其值为3,5,7和9。接下来使用三个循环分别以不同的方式输出这些数值,每个循环都利用了C语言中指针的概念来访问数组中的各个元素。
  • 基于C#A*及三次B条优化
    优质
    本项目采用C#编程语言实现了经典的A*寻路算法,并结合三次B样条曲线进行路径平滑处理,有效提升了导航效率和用户体验。 用于路径规划算法的A*源代码和三次B样条源代码。
  • C语言a*b
    优质
    本文章介绍了在C语言编程环境中如何实现两个变量a和b的乘法运算,包括代码示例及其基本语法。 在C语言中编写一个程序来计算a*b的乘法。首先设置变量a和b的具体值,然后通过代码实现这两个数相乘,并输出结果。
  • p-Laplacian.rar_Criminisi_Criminisi方_MATLAB
    优质
    本资源提供了基于MATLAB实现的改进型Criminisi算法代码,用于图像修复任务。通过引入p-Laplacian算子优化了原始方法,增强了边缘处理和纹理合成能力,适用于不同类型的图像损坏修复工作。 改进了Criminisi算法,采用P-laplace算子作为数据项进行优先级计算,并具备计算PSNR的功能。
  • 雷达数据展示_RadarDataDisp.rar(雷达P型显示、A显、B显、E显)
    优质
    该资源包包含了多种雷达数据显示方式的代码和示例文件,包括P型显示、A型显示(A显)、B型显示(B显)及E型显示(E显),适用于雷达信号处理与分析。 雷达数据显示与分析包括P显和E显两种方式,并且可以设置雷达量程、指定目标航迹数据显示等功能。该代码实用,值得参考。
  • A*与B*寻路C++及MFC应用
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了经典A*和B*路径搜索算法,并将其应用于Windows应用程序中,使用了Microsoft Foundation Classes (MFC)框架进行界面设计。通过直观的图形用户界面展示路径规划的过程与结果。 代码实现了三种寻路算法:AStar、AStar_Direct 和 BStar。这三种算法在VS2019环境下运行时建议使用release模式,因为在debug模式下没有进行调试可能会导致程序崩溃。
  • A/B测试
    优质
    A/B测试是一种通过向不同用户群体展示产品或服务的不同版本(A和B),并比较两个组的结果来评估营销活动、网站设计等效果的方法。 **AB测试:理解与实践** 在数字化营销和产品优化领域,AB测试(也称为A/B测试或分割测试)是一种常用的方法,它通过对比两种或多种不同的版本来确定哪种设计、功能或策略能带来最佳效果。本段落将深入探讨AB测试的概念、应用以及其与HTML的关联。 ### 1. AB测试基础 **定义**:AB测试是一种随机实验,其中用户群体被随机分为两个或更多组,每组看到不同的变体(A、B、C等),然后根据用户的行为数据来评估哪个变体更有效。通常,目标是提高转化率、用户体验或达成其他业务指标。 **目的**:AB测试的主要目的是减少猜测,基于实证数据做出决策,从而优化用户体验和商业结果。 ### 2. AB测试流程 1. **设定目标**:明确你要测试的变量,比如按钮颜色、页面布局或广告文案,并设定明确的优化目标,如点击率、购买率或用户留存。 2. **创建变体**:使用HTML和CSS等工具设计并实现不同版本的网页或应用界面。例如,A版保持原样,B版可能改变按钮位置或颜色。 3. **分配用户**:利用随机机制将用户分至各个变体组,并确保每个组的用户特征尽可能相似以减少偏差。 4. **收集数据**:当用户与不同版本互动后,记录相关行为数据如浏览时间、点击次数和转化事件等。 5. **分析结果**:运用统计方法比较各组表现并判断是否有显著差异。如果达到95%的显著性水平,则可以确定哪个变体更优。 6. **作出决策**:根据测试结果,选择表现最好的版本作为新标准或结合多个版本的优点进行改进。 ### 3. HTML在AB测试中的作用 **HTML基础**:HTML(超文本标记语言)是构建网页的基础,用于定义内容和结构。在AB测试中,HTML用来创建并展示不同网页变体。 **创建变体**:通过修改如标签、类名或样式属性的HTML元素可以快速生成不同的设计版本。例如,可以通过更改`
  • CGM(A,b): 利用共轭梯度求解Ax=b - MATLAB
    优质
    本文介绍了利用MATLAB编程实现共轭梯度法(Conjugate Gradient Method, CGM)来求解线性方程组Ax=b的过程,提供了一种高效的数值计算方法。 使用共轭梯度法求解 Ax=b 问题时,矩阵 A 应该是对称且正定的。函数用法如下:x=cgm(A,b);如果矩阵是稀疏矩阵,则可以尝试 x=cgm(稀疏(A),b)。