मान लें कि मेरे पास values <- c(1:30) है और प्रत्येक मान के लिए मैं एक प्रायिकता निर्दिष्ट करना चाहता हूं। असाइन की गई प्रायिकताएँ कम से कम से सबसे बड़े के क्रम में होनी चाहिए, समान दूरी पर होनी चाहिए और शून्य से शुरू नहीं होनी चाहिए।

मेरा पहला विचार कुछ इस प्रकार था

values <- c(1:30)

probabilities <- rep(0, length(values))

for (i in values) {
  probabilities[i + 1] <- probabilities[i] + 1 / length(values)
}

लेकिन योग यहाँ एक के बराबर नहीं है। उदाहरण:

मान: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

प्रोबैब: 0.0417, 0.0917, 0.1417, 0.1917, 0.2417, 0.2917

r
0
Parseval 16 सितंबर 2021, 12:44
कौन सा सांख्यिकीय वितरण आधार होना चाहिए? इस जानकारी के बिना, यह पूरी तरह से मनमाना है कि मैं कौन सा नंबर असाइन करता हूं, यानी मैं केवल 0.001 से शुरू कर सकता हूं, फिर 0.002, फिर 0.003 और फिर 1 के लिए जो भी अंतर है, मैं आपके 30 वें मान को असाइन करूंगा।
 – 
deschen
16 सितंबर 2021, 12:46
1
क्या आप values और संबंधित probabilities का उदाहरण प्रदान कर सकते हैं? हो सकता है कि values को values <- 1:8 तक कम करें ताकि आउटपुट प्रदान करना आसान हो।
 – 
Ronak Shah
16 सितंबर 2021, 12:49
उन्हें एक ही वेतन वृद्धि के साथ बढ़ते क्रम और वृद्धि में समान रूप से स्थान दिया जाना चाहिए। तो संभावनाओं का मान मेरे मान सरणी की लंबाई पर निर्भर करता है।
 – 
Parseval
16 सितंबर 2021, 12:49

1 उत्तर

सबसे बढ़िया उत्तर
values <- 1:30
probabilities_raw <- values/(length(values)+1)
probabilities_rescaled <- probabilities_raw/sum(probabilities_raw)
sum(probabilities_rescaled)

इस मामले में कच्ची जांच हैं:

probabilities_raw
 [1] 0.03225806 0.06451613 0.09677419 0.12903226 0.16129032 0.19354839 0.22580645
 [8] 0.25806452 0.29032258 0.32258065 0.35483871 0.38709677 0.41935484 0.45161290
[15] 0.48387097 0.51612903 0.54838710 0.58064516 0.61290323 0.64516129 0.67741935
[22] 0.70967742 0.74193548 0.77419355 0.80645161 0.83870968 0.87096774 0.90322581
[29] 0.93548387 0.96774194

और पुनर्विक्रय वाले:

probabilities_rescaled
 [1] 0.002150538 0.004301075 0.006451613 0.008602151 0.010752688 0.012903226 0.015053763
 [8] 0.017204301 0.019354839 0.021505376 0.023655914 0.025806452 0.027956989 0.030107527
[15] 0.032258065 0.034408602 0.036559140 0.038709677 0.040860215 0.043010753 0.045161290
[22] 0.047311828 0.049462366 0.051612903 0.053763441 0.055913978 0.058064516 0.060215054
[29] 0.062365591 0.064516129

और पुनर्विक्रय वाले 1 तक का योग करते हैं।

2
deschen 16 सितंबर 2021, 12:59
बढ़िया, यह वही था जिसकी मुझे तलाश थी। मैं जो चाहता था उसका एक उदाहरण प्रदान करने के लिए मैंने अपना प्रश्न भी संपादित किया। धन्यवाद!
 – 
Parseval
16 सितंबर 2021, 12:59
1
ध्यान दें, हालांकि, आपके उदाहरण में आपके पास 8 इनपुट मान हैं, लेकिन 6 संभावनाएं मिलेंगी, जबकि मेरे मामले में आपको उतनी ही संभावनाएं मिलती हैं जितनी आपके पास इनपुट मान हैं।
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deschen
16 सितंबर 2021, 13:38