将概率分布拟合到观测数据c++

fitting probability distributions to observed data c++

本文关键字：数据 c++ 概率分布 拟合      更新时间：2023-10-16

实际上，我有一个实数向量（例如1*300）。我正在寻找c++中的一段代码，用于将概率分布函数拟合到这个向量。

之后，我想用这个pdf来计算这个向量进入的概率。可以为这个向量创建一个直方图（这看起来是一个更容易的解决方案），但我需要对我不喜欢的向量进行量化。

更重要的是，我有另一个大小相同的实数向量。我想为这两个向量拟合一个2D联合概率。该结果将类似地用于计算两个向量的任何联合进入的概率。

提前感谢您的回复。

我正在寻找c++中的一段代码来拟合概率分布函数。

如果你想将概率函数拟合到给定的数据，那么你有两种选择。

参数化方法

为了描述一个概率，你必须计算一个描述这个概率的参数。这可以用矩量法或最大似然法来实现。最大似然是非常灵活的。

因此，通常我们根据给定的数据计算均值和方差的估计（即正态分布），这些参数足以描述概率。

非参数方法

累积分布函数的转换正在拟合到数据（可能也需要转换）。

示例

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