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Generación de números伪随机算法和准随机算法
En determinadas decunstancias, los métodos habituales de generación de números aleatorios son inadecuados para producir las muestras deseadas。统计和机器学习工具箱™ofrece varios métodos alternative ativos para generar números pseudoaleatorios y cuasialeatorios。洛杉矶是cuasialeatorios, que también se conocen comoSecuencias de baja dispancia, generan cada número sucesivo lo más alejado可能de los números existentes en el conjunto。Este enfoque evita la formación星系团y加速凝聚la集合,aunque, por lo general, los números随时间变化的星系团和随时间变化的时间变化的星系团。洛杉矶是pseudoaleatorios我们的统一之门números我们的自由之门más我们的自由之门。利用汉密尔顿的博物馆,汉密尔顿的博物馆蒙特卡罗的博物馆马尔科夫的博物馆大都会黑斯廷斯的一般博物馆假博物馆的聚会distribución estadística。
Si las distribuciones de probabilidad paramétricas disponibles no describen adecuadamente los datos, puede utilizar una familia de distribución flexible en sulugar。Las familias de distribución灵活的de Pearson y Johnson se ajustan a un modelo en función de la localización, la escala, la asimetría y la curtosis de los datos de muestra。Una vez que ajusta Una distribución a los datos, puede generar números a pseudoaleatorios a partir de dicha distribución。
一些必要
一堂课
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马尔可夫链抽样器可以从难以直接表示的抽样分布中生成数字。
学习如何使用哈密顿蒙特卡洛采样器。
对逻辑回归模型进行贝叶斯推理slicesample
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皮尔逊和约翰逊系统是灵活的分布参数族,为广泛的数据形状提供良好的匹配。
统计和机器学习工具箱支持从各种分布生成随机数。金宝app
伪随机数由确定性算法生成。
准随机数发生器(qrng)产生单位超立方体的高度均匀样本。