Minitab中的正态性检验提供了三种方法：Anderson-Darling(AD)，Ryan-Joiner(RJ)和Kolmogorov-Smirnov(KS)。AD检验是默认的，那它在检验非正态的时候是不是最好的方法呢？ 对于这三种正态性检验方法，检验结果有时是有差异的(如下图)，那么就有个问题：到底以哪种方法的结果为准？ 今天我们就来比较一下每种正态性检验在
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2024-02-24 01:52:04
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“ 人的一切痛苦，本质上都是对自己无能的愤怒。” 文：蓝兔子读难NOTES图： 配图编码：0008[Quantitative Methods][Common Probability distribution-2]因为篇幅的限制，我们上一篇文章只说了一半，在这一篇文章中，我们会继续进行常见的概率分布内容的分享。可以说，在常见概率分布这一大章内容里面，最重要的内容就在接下来要
K-S 检验即Kolmogorov-Smirnov Test:The Kolmogorov-Smirnov test (KS-test) tries to determine if two datasets differ significantly. The KS-test has the advantage of making no assumption about the distributi
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2023-10-04 08:33:05
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在这篇博文中，我将详细探讨如何在Java中实现正态分布的计算。随着数据科学和机器学习的不断发展，正态分布的计算在各种应用中都显得愈发重要。因此，了解如何在Java中高效地实现这一点是非常有必要的。
## 问题背景
在数据分析中，正态分布是一种非常常见的数据分布模型。很多算法和计算模型都假设数据是符合正态分布的，因此我们需要能够准确计算正态分布的概率密度函数和累积分布函数。在Java中，如果使用
### Java实现正态分布
正态分布（又称高斯分布）是统计学中最重要的概率分布之一，它在自然界和社会科学中有广泛的应用。在Java中，我们可以使用一些数学库来实现正态分布的相关计算，例如Apache Commons Math库。本文将介绍如何使用Java实现正态分布，并给出相应的代码示例。
#### 正态分布的概念与性质
正态分布是一个连续型的概率分布，其概率密度函数（Probabilit
原创
2023-08-17 06:18:09
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# Java实现正态分布
正态分布（Normal Distribution），又称高斯分布（Gaussian Distribution），是统计学中最重要的分布之一。正态分布在自然界中广泛存在，而且在很多情况下可以用来近似描述一些实际问题。在Java中，我们可以使用数学库或自己编写代码来实现正态分布。
## 正态分布的定义
正态分布的概率密度函数（Probability Density Fu
原创
2023-08-04 10:28:30
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最近几天顶着上海40°的凉爽天气找工作，心里是开心的不要不要的，每次面试都是要坐那里出半天汗才能回过神来，感觉到了这个世界对我深深的爱意，言归正传，面试过程中碰到了几次笔试，其中有这么一道题，由于实际工作中没遇到过，所以留意下来，题目是这样：有一个数组为：var arr = [1,2,1,3,3,2,4,6,3]，通过处理将其变为正态分布的形式： [1,2,3,3,6,4,3,2,1]。关于正态分
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2023-12-29 22:41:01
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说明github学习中看到的高质量代码，只需要给入数据即可生成正态分布图，原生js加vue编写。先看效果图<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="refresh" content="">
&l
摘要：randn，standard_normal, normal这三个函数都可以返回随机正态分布的数组， 它们是从特殊到一般的形式。normal这个函数更加通用，且名字好记，建议平时使用这个函数生成正态分布。 这三个函数都可以返回随机正态分布（高斯Gaussian 分布）的数组，都可以从numpy.random中导出，先看三个函数的参数方式：randn： randn(d0,&n
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2023-06-26 15:41:43
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# Java计算正态分布P值的科普
在统计学中，正态分布是一种重要的概率分布，它在自然和社会科学中经常被用来描述许多现象。计算正态分布的P值是进行假设检验时不可或缺的步骤。本文将通过一个示例介绍如何在Java中计算正态分布的P值，并提供相应的代码。
## 什么是P值？
P值是用来衡量观察到的结果与假设之间一致性的指标。当我们进行假设检验时，P值帮助我们决定是否拒绝原假设。小的P值（通常小于0
原创
2024-10-27 05:02:00
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代码如下：#-*- coding:utf-8 -*-
# Python实现正态分布
# 绘制正态分布概率密度函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
u = 0 # 均值μ
u01 = -2
sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ
x = np.linspace(u - 3*sig,
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2023-05-31 15:28:03
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python实现正态分布 一、总结 一句话总结： 就是非常简单的用正态分布的公式画个图即可，简单
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2020-07-23 12:59:00
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# 使用Java POI实现正态分布函数
## 引言
在数据处理与统计分析中，正态分布函数是一个非常重要的概念。使用Java的Apache POI库，我们可以将计算出的正态分布函数结果写入Excel表格，以便进行后续的数据分析和可视化。本文将指导刚入行的小白如何实现这个功能，包括所需的步骤、代码示例和详细说明。
## 整体流程
为了实现“Java POI实现正态分布函数”，我们将采用以下流程
文章目录20 python数据处理numpy引言ndarray数组的基本操作ndarray创建数组array函数ones和zeros随机数组的创建均匀分布正态分布ndarray数组属性数组和标量之间的运算索引和切片数学统计方法 20 python数据处理numpy引言python中使用list比较浪费内存和时间，numpy提供ndarray对象：ndarray是存储单一数据类型的多维数组ndar
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2024-06-19 20:44:59
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# 实现Java后端正态分布函数的步骤
## 1. 理解正态分布
正态分布是一种连续概率分布，它的概率密度函数可以用一个钟形曲线来表示。在Java后端实现正态分布函数之前，我们首先需要理解正态分布的数学定义和特性。
## 2. 导入相关库
在Java中，我们可以使用Apache Commons Math库来处理统计学相关的问题。因此，我们需要在项目中添加对该库的依赖。
```markdown
原创
2023-12-25 06:21:33
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正态分布的动机源于中心极限定理（我们后面会介绍这个定理），这个定理说明正态分布为应用于统计推断提供了重要的一族分布，我们首先从标准正态分布开始。考虑积分 I=∫∞−∞12π‾‾‾√exp(−z22)dz(1)这个积分是存在的，因为积分项是正的连续函数，它小于一个积分函数即 0<exp(−z22)<exp(−|z|+1), −∞<z<∞且 ∫∞−∞exp(−|
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2024-05-07 19:09:28
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当前程序目录结构：代码FormulaExceptionpackage exception;
/**
* 运算式异常类
* @description 提供几个含有不同的运算式异常信息的异常对象
* @author BlazingPhoenix
*
*/
public class FormulaException extends Exception {
//除零异常
private
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2023-09-26 08:38:44
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1.正态分布 期望值u（均值）决定位置，标准差决定它的分布幅度，可以验证分布曲线的高矮胖瘦，越胖代表它的离中趋势越明显，越高代表它集中的值越高。 2. 正太性检验利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验 2.1直方图初判&nb
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2023-11-03 20:45:07
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假设检验假设检验的步骤1.z检验2.t检验3.两个正态总体均值差的检验4.逐对比较法5.分布拟合检验总结 假设检验的步骤(1)写出原假设和备择假设； (2)在原假设成立的条件下，构造一个统计 量，该统计量服从某一分布； (3)用已知的样本数据带入统计量的公式，得到一个检验值； （4）给定置信水平来得到一个接受域的区间，看检验值是否落在接受域中，或者用检验值和区间的临界值进行比较，来判断是否接受原假
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2023-10-17 09:03:35
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本次的正态分布检验的数据描述为What’s Normal? – Temperature, Gender, and Heart Rate中的数据，其中数据源中包含体温、性别和心率三个数据。这次我们选择文章中的一个问题来实现，即样本的中的体温是否符合正态分布。正态性检验通过样本数据来判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验。以下的数据为了方便起见，data.txt中只包含了体温一列。1、通过直方图
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2023-07-14 23:12:36
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