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143: 2016/03/12(土) 21:40:18.28 ID:r9WZX4oj(1)調 AA×


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143: [sage] 2016/03/12(土) 21:40:18.28 ID:r9WZX4oj d = TransformedDistribution[ z x/(x + y), {x \[Distributed] NormalDistribution[mx, sx], y \[Distributed] NormalDistribution[my, sy], z \[Distributed] NormalDistribution[mz, sz]}]; example = {mx -> 1, sx -> .2, my -> 2, sy -> .7, mz -> 2.9, sz -> 1.1}; PDF[d /. example, x] d /. example // StandardDeviation (\[Distributed]はESCdistESCと打っても良い。） で確率密度関数と標準偏差が出るはずだけど、式が複雑すぎて 計算しきれていないみたい。まあゼロ割になりかねない式だから、 標準偏差があるかどうか微妙だが。 なのでモンカルを使うと、 data = RandomVariate[d /. example, 100000]; Histogram[data] data // StandardDeviation という感じ。でもSDは安定しないな。やはり式の形が… スムーズなグラフを描きたいのなら、 Plot[Evaluate@PDF[data // SmoothKernelDistribution, x], {x, -1, 5}] とかやれば良い。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1425001084/143
はと打っても良い で確率密度関数と標準偏差が出るはずだけど式が複雑すぎて 計算しきれていないみたいまあゼロ割になりかねない式だから 標準偏差があるかどうか微妙だが なのでモンカルを使うと という感じでもは安定しないなやはり式の形が スムーズなグラフを描きたいのなら とかやれば良い

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