d********d
发帖数: 109 | 1 求高人指教如何计算附件里的积分，其中 ai and bi 是常量。期待回复。先谢谢了。 |
s**c
发帖数: 1247 | 2 分子拆个e^t出来，然后e^tdt=d(e^t)
再换元，接下来应该好算了
【在 d********d 的大作中提到】
: 求高人指教如何计算附件里的积分，其中 ai and bi 是常量。期待回复。先谢谢了。
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d********d
发帖数: 109 | 3 能在具体点吗？ 好久没接触正态分布了，都忘了。用什么软件能计算呢？ 谢谢！在线等
【在 s**c 的大作中提到】
: 分子拆个e^t出来，然后e^tdt=d(e^t)
: 再换元，接下来应该好算了
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s**c
发帖数: 1247 | 4 换元之后就没有e^t项了，全部用y=e^t替换掉啊
线等
【在 d********d 的大作中提到】
: 能在具体点吗？ 好久没接触正态分布了，都忘了。用什么软件能计算呢？ 谢谢！在线等
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b*****n
发帖数: 685 | |
d********d
发帖数: 109 | 6 按照你说的换元了，附件里的积分还是不会算，能再指导一下吗
【在 s**c 的大作中提到】
: 换元之后就没有e^t项了，全部用y=e^t替换掉啊
:
: 线等
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d********d
发帖数: 109 | 7 不知道你还在那吗？ 多谢了！
【在 s**c 的大作中提到】
: 分子拆个e^t出来，然后e^tdt=d(e^t)
: 再换元，接下来应该好算了
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d******e
发帖数: 7844 | 8 不知道你没仔细看还是我愚钝，呵呵
e^(t^2)这个可是换不了元的
【在 s**c 的大作中提到】
: 分子拆个e^t出来，然后e^tdt=d(e^t)
: 再换元，接下来应该好算了
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d********d
发帖数: 109 | 9 那该怎么算呢？呜呜
【在 d******e 的大作中提到】
: 不知道你没仔细看还是我愚钝，呵呵
: e^(t^2)这个可是换不了元的
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d******e
发帖数: 7844 | 10 你上mathematica了么？
【在 d********d 的大作中提到】
: 那该怎么算呢？呜呜
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D******n
发帖数: 2836 | 11 symbolic也搞不定的说
其实这道题就一个constant，b/a
【在 d******e 的大作中提到】
: 你上mathematica了么？
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d******e
发帖数: 7844 | 12 我觉得还是用数值解法吧。
【在 D******n 的大作中提到】
: symbolic也搞不定的说
: 其实这道题就一个constant，b/a
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s**c
发帖数: 1247 | 13 没仔细看，看成e^2t了
谢谢啊
【在 d******e 的大作中提到】
: 不知道你没仔细看还是我愚钝，呵呵
: e^(t^2)这个可是换不了元的
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d********d
发帖数: 109 | 14 上了，没人理
【在 d******e 的大作中提到】
: 你上mathematica了么？
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d********d
发帖数: 109 | 15 用数值解法怎么做呀？ 谢谢
【在 d******e 的大作中提到】
: 我觉得还是用数值解法吧。
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c****u
发帖数: 243 | 16 how it comes from Normal distribution? |
l*********s
发帖数: 5409 | 17 co-ask
【在 c****u 的大作中提到】
: how it comes from Normal distribution?
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d********d
发帖数: 109 | 18 it comes from a discrete choice model
【在 c****u 的大作中提到】
: how it comes from Normal distribution?
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D******n
发帖数: 2836 | 19 ...........
u should use x instead of t in ur formula, |
s******h
发帖数: 539 | 20 赶紧消灭证据 :)
【在 D******n 的大作中提到】
: ...........
: u should use x instead of t in ur formula,
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s******h
发帖数: 539 | 21 看来只能自己写个函数算了,貌似Mathematica不work. |
D******n
发帖数: 2836 | 22 u can only use numerical integration here.
【在 s******h 的大作中提到】
: 看来只能自己写个函数算了,貌似Mathematica不work.
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j*****e
发帖数: 182 | 23 First, focus on the numerator. Figure out a normal distribution whose pdf
has the same form. Let mu be its mean and sigma be the std.
Second, random select many (say 1000) observations from this normal
distribution.
Second, Compute the mean of a fuction of these observations. The function be
be based on a_i divided by the denominator. You also need to adjust the
result by the normalizing constant.
Note that your integration can be viewed as the mean of a function of a
random variable from the no |
