R语言代码

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摘要亲，以下是一个简单的R语言代码示例，它将创建一个包含10个随机数的向量，并计算出它们的平均值和标准差：# 创建一个包含10个随机数的向量x <- rnorm(10)# 计算向量的平均值和标准差mean_x <- mean(x)sd_x <- sd(x)# 输出结果cat("向量 x 的平均数是", mean_x, "\n")cat("向量 x 的标准差是", sd_x, "\n")代码解释：- `rnorm()` 函数用于生成一个正态分布的随机向量，它的参数是向量的长度。- `mean()` 函数用于计算向量的平均值。- `sd()` 函数用于计算向量的标准差。- `cat()` 函数用于输出结果到控制台，`\n` 表示换行。以上是一个简单的R语言代码示例，您可以根据自己的需要进行修改和扩展。

咨询记录 · 回答于2023-06-12

R语言代码

亲，以下是一个简单的R语言代码示例，它将创建一个包含10个随机数的向量，并计算出它们的平均值和标准差：# 创建一个包含10个随机数的向量x <- rnorm(10)# 计算向量的平均值和标准差mean_x <- mean(x)sd_x <- sd(x)# 输出结果cat("向量 x 的平均数是", mean_x, "\n")cat("向量 x 的标准差是", sd_x, "\n")代码解释：- `rnorm()` 函数用于生成一个正态分布的随机向量，它的参数是向量的长度。- `mean()` 函数用于计算向量的平均值。- `sd()` 函数用于计算向量的标准差。- `cat()` 函数用于输出结果到控制台，`\n` 表示换行。以上是一个简单的R语言代码示例，您可以根据自己的需要进行修改和扩展。

用matlab能不能解啊

你是说用matlab来实现是吗？

嗯嗯

亲，以下是 MATLAB 程序实现：% 定义图的参数n = 5; % 集合 A 和 B 的大小x = 2; % A 和 B 之间边的权值y = 1; % A 和 B 内部边的权值a = 1; % A 集合中起点的编号b = 5; % B 集合中终点的编号% 构造图的邻接矩阵G = zeros(2*n);for i = 1:n-1 G(i, i+1) = y; % A 集合内部边 G(i+n, i+n+1) = y; % B 集合内部边endfor i = 1:n G(i, i+n) = x; % A 集合到 B 集合的边 if i < n G(i+n, i+1) = x; % B 集合到 A 集合的边 endendG = G + G'; % 邻接矩阵是对称矩阵，需要对称一下% 求最短路径D = dijkstra(G, a);fprintf('a 到 b 的最短距离为 %d\n', D(b));其中 `dijkstra` 函数是使用 Dijkstra 算法来计算单源最短路径的，可以在 MATLAB File Exchange 里找到现成的实现。这里作为参考代码，不再列出。

这个怎么做啊[][][]

能发文字吗亲，图片有点模糊看不清楚

.Tweedie分布是一种泊松分布和伽马分布的复合分布，它有三个参数：一个是p，当p=1，Tweedie就是泊松分布，当p=2，Tweedie就是伽马分布。第二个参数是μ，是Tweedie分布的期望。第三个参数是ϕ，控制Tweedie分布的方差Tweedie分布直方图（示例）Tweedie分布很适合用来描述某些场景的随机变量，比如商店中某样商品的日出货量；使用该分布来模拟随机变量的话，最大特点是能以一定的概率生成数值为0的样本。假设目前已知某样商品的日出货量可以用特定参数的Tweedie分布进行拟合，商店想进行库存优化，希望仓库储备的商品仅需满足特定概率P（比如，90%）情况下的安全库存，请编写一个函数，能够在给定p、μ、ϕ等分布参数的情况下，给出任意P的安全库存。

还是使用matlab吗？

function safe_stock = calc_safe_stock(p, mu, phi, P)% p: Tweedie 分布参数，当 p=1 时是泊松分布，当 p=2 时是伽马分布% mu: Tweedie 分布期望% phi: Tweedie 分布参数% P: 指定的安全库存概率% 通过尝试不同的初始值来避免逼近局部最优解x0 = fminsearch(@(x) ((cdf_Tweedie(x, p, mu, phi) - P) .^ 2), 0, optimset('Display', 'off'));% 使用 fminbnd 函数查找匿名函数的最小值（因为 Tweedie 分布可能生成小于0的值，因此要限制 x 的范围）safe_stock = fminbnd(@(x) (-x .* pdf_Tweedie(x, p, mu, phi)), -100, 100);endfunction y = pdf_Tweedie(x, p, mu, phi)% Tweedie 分布的概率密度函数c = phi^(-1) * gamma(1 - p)^(-1) * gamma(1 - p * 2)^(-1 + p) * mu^(p - 1);y = c * x^(p - 1) * exp(-(x / (phi * mu^(1 - p))));endfunction y = cdf_Tweedie(x, p, mu, phi)% Tweedie 分布的累积分布函数if p == 2 y = gamcdf((x / mu)^(1 / p), 1 - p, phi);else y = poisscdf((x / mu)^(1 / (2 - p)), phi);endend

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