在对数据建模前，很多时候我们需要对数据做正态性检验，进而通过检验结果确定下一步的分析方案。下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法：
scipy.stats.kstestkstest 是一个很强大的检验模块，除了正态性检验，还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’,
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2023-07-11 10:32:47
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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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numpy.random包含多种概率分布的随机样本，是数据分析辅助的重点工具之一。1.生成标准正态分布# 随机数生成
samples = np.random.normal(size=(4,4))
print(samples)
# 生成一个标准正态分布的4*4样本值运行结果：[[ 1.39503381e+00 -8.78976381e-01 -3.91561368e-01 1.53535114e
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2023-07-22 19:01:09
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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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目录0引言1、偏态分布的定义1.1正态分布1.2偏态分布2、偏态分布的数字特征2.1均值2.2方差3、不同偏态的偏态分布——R语言3.1 代码3.2不同lambda的偏态分布图参考文献 0引言偏态分布是A. Azzalini1在1985年提出的，本文主要介绍正态分布到偏正态分布的定义，主要展示偏正态分布常见数字特征均值方差的推导，以及使用R语言对不同偏态的概率密度函数进行展示。1、偏态分布的定义
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2023-11-21 11:05:57
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项目中遇到了用java计算二维标准正态分布累计函数。网上了查了好久才找到解决的方法，特此记录下来。问题描述：求解二维标准正态分布累计函数M(a,b:ρ),其中，a,b分别为两个变量的最大取值。ρ为a和b的相关系数。 运用Matlabl里面的mvncdf进行计算，得到结果。
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2018-08-06 14:44:00
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大家都知道Math.random是 javascript 中返回伪随机数的函数，但查看 MDN，The Math.random() function returns a floating-point, pseudo-random number in the range [0, 1) that is, from 0 (inclusive) up to but not
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2024-07-29 15:41:10
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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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1.生成一个服从多元正态分布的数组multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)mean：均值，维度为1，必选参数；cov：协方差矩阵，必选参数；size： 指定生成矩阵的维度，若size=(1, 1, 2)，则输出的矩阵的 shape 即形状为 1X1X2XN（N为mean的长度）；check_valid
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2023-06-07 01:19:10
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绘制简单直方图问题 怎样绘制直方图？ 方法 执行geom_histogram() 函数并映射一个连续型变量到參数x（见图6-1）： ggplot(faithful, aes(x=waiting)) + geom_histogram() 讨论 geom_histogram() 函数仅仅须要数据框的当中一列或者一个单独的数据向量作为參数。以faithful 数据集为例，该数据集包括了两列描写叙述老
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2024-08-23 13:34:40
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# Python中的正态分布及其可视化
正态分布（Normal Distribution）是统计学中最常见的连续概率分布之一，也被称为高斯分布（Gaussian Distribution）。在自然界中，许多现象都符合正态分布，比如身高、体重等。Python中的`numpy`和`matplotlib`库提供了方便的工具来生成和可视化正态分布。
## 什么是正态分布
正态分布是以均值μ和方差σ^
原创
2024-07-08 05:08:58
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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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在数据分析中，数据的获取是第一步，numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API，是学习数据分析的第一步。 总体来说，numpy.random模块分为四个部分，对应四种功能： 1. 简单随机数： 产生简单的随机数据，可以是任何维度 2. 排列：将所给对象随机排列 3. 分布：产生指定分布的数据，如高斯分布等 4. 生成器：种随机数种
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2023-11-30 21:58:02
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正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的`random.normal()`可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。
原创
2024-05-23 21:54:14
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全是个人理解正态分布是一种广泛出现的连续概率分布，比如身高，分数二项分布是离散情况下的概率分布 比如仍硬币，正面的可能性是 ，那么仍 次， 次正面的概率为 容易得到均值 ，方差 并且画柱状图画出来就是钟形，而且和正态分布的概率密度函数特别像对于均值为 方差为 的正态分布长成这个样子 接着发现，不妨设二项分布的 ，选择一个 ，带入 然后画出图像，是几乎重合的，比如选择 ，我们知道 是二
原创
2022-07-05 09:45:01
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正态分布 X ~ ：随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布（高斯函数） 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 1.概率密度函数： 2.正态分布函数曲线的性质： 3.正态分布的概率分布函数 概率分布函数是正态分布曲线的定积分，公式为： 正
原创
2021-07-13 17:45:32
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http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83&variant=zh-cn正态分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一...
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2009-04-22 14:06:00
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方法：P-P图、Q-Q图、DW检验(杜宾-瓦特森检验)Q-Q图分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图）统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。首先选好分位数间隔。图上的点（x,y）反映出其中一个第二个分布（y坐标）的分位数和与之对应的第一分布（x坐标）的相同分位数。因此，这条线是一条以分位数间
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2023-07-19 21:53:53
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正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution）若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为：则其概率密度函数为：正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布：概率密度函数代码实现：# Python实现正态分布# 绘制正态分布概
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2023-06-20 14:20:48
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总体分布的正态性检验一般采取Jarque-Bera检验方法。 1. JBTest检验的定义：在统计学中，Jarque-Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验。该检验以卡洛斯•哈尔克和阿尼•K•贝拉（Carlos Jarque and Anil K. Bera）来命名。JB统计量定义为：这里的n为观测数目（自由度），S是样本偏度系数，K是样本峰度系数。对正
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2024-06-05 11:48:26
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