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我有在 PCR 扩增过程中可能出现碱基错配的 DNA 扩增子。我的兴趣是，考虑到每个碱基的错误率、错配数和扩增子中的碱基数，序列包含错误的概率是多少。

我遇到了一篇文章[Cummings, SM et al (2010)。群体遗传分析中 PCR、克隆和测序错误的解决方案。保护遗传学，11（3），1095-1097。doi:10.1007/s10592-009-9864-6] 提出了这个公式来计算这种情况下的概率质量函数。

我用 R 实现了公式，如下所示

从文章中，建议我们使用 30 个循环的 PCR 分析一个 800 bp 的扩增子，1.85e10-5每个循环每个碱基的错误掺入，并发现10每个3bp 与其最相似的序列不同的独特序列。由三个独立的 PCR 错误产生新序列的概率等于P = 0.0011。

但是，当我使用公式的实现时，我得到了不同的值。

在我的实施中我可能做错了什么？我误解了什么吗？

谢谢

我有以下问题。我的数据集如下：

我想用一个连续的密度函数来近似这些数据。有没有一种简单的方法可以在 R 中做到这一点？关于函数“cut”所做的事情，我正在考虑类似“逆”过程。

MATLAB 中多元正态分布的 pdf 是 mvnpdf(...)。多个变量均匀分布的情况如何：是否有一个函数来描述它们的联合分布，类似于多元正态分布？如果没有这样的功能，是否有处理这种情况的技巧？

我想在同一张纸上绘制以下内容。

参数为 5 的指数分布的 pdf 参数为 15 的 t 分布的 pdf

我不知道如何绘制 pdf，但知道如何使用命令在同一张纸上绘制多个图形subplot()

高斯滤波器是图像处理领域著名的图像去噪工具。我看到很多开源软件选择这样的模板：

这些价值从何而来？

在Matlab中，我已经定义了一个二项式 PDF，其中可能的事件集是 0-255。我想根据该 PDF 生成 0-255 的符号。我怎样才能做到这一点？

这是用于生成 PDF 的代码：

绘制“y”时，我可以看到大多数情况下源将生成的符号将在 9 到 23 之间。同样，我该如何设计该符号源？谢谢你。

我知道问这个问题似乎很愚蠢，但我真的很困惑这个问题：

我有一个记录了 StartDate 值的事件列表。如何按时间绘制事件密度？所以我想要一个图，其中 X 轴上是时间，Y 轴上会有在这个时间段发生的事件数。

更新： hist(dat$StartDate, breaks = "hours") 对我来说很好。但是我需要在这个组织周围制作密度线。我不知道该怎么做，因为我没有数值。

所以我需要计算 N 个变量的联合概率分布。我有两个变量的代码，但我无法将其推广到更高的维度。我想有某种pythonic向量化可能会有所帮助，但是，现在我的代码非常像C（是的，我知道这不是编写Python的正确方法）。我的二维码如下：

如何概括大循环？对于 N 个变量（特征），这个循环将是巨大的。有没有一种 Pythonic 方法可以轻松做到这一点？

我正在尝试在我的 data.frame ( df) 上创建一个带有 Weibull 密度值的新列。

考虑到这个df中的组，我需要为分位数向量（w）分配密度。
子集由变量“plot”分隔。

每个图都有特定的 Weibull 参数，密度应该来自这些参数。
参数存储在df_2.

可重现的例子：

我试图从 hadley's answer here改编代码，但没有成功。

它返回一个包含 4800 行的 data.frame（我期待 1200 行）。

我还查看了?ddply帮助页面中提供的示例，但无法弄清楚如何使其适应这种情况。

我正在使用 matlab 估计概率密度函数（pdf）。

代码是这样的

和这样的照片

您会看到估计根本不起作用。

那么这里有什么问题呢？顺便说一句，matlab中还有其他pdf估计方法吗？