双轴图首先还是各种准备工作：import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.uni
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2024-01-10 14:12:21
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# Python绘制二元正态密度函数
## 1. 概述
在本文中，我将教会你如何使用Python绘制二元正态密度函数。二元正态密度函数是指具有两个变量的正态分布函数，通常用于描述两个变量之间的相关性。
## 2. 实现步骤
下面是绘制二元正态密度函数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------|---
原创
2023-10-05 16:57:24
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# Python核密度正态直方图
在统计学和数据分析中，核密度估计是一种非参数方法，用于估计随机变量的概率密度函数（PDF）。它通过对每个数据点的贡献进行加权来计算概率密度函数，从而更好地描述数据的分布情况。正态分布是统计学中最常见的分布之一，也是核密度估计的重要应用之一。在Python中，我们可以使用`scipy`库来进行核密度估计，并使用`matplotlib`库绘制正态分布的直方图。
#
原创
2023-10-07 13:32:45
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## Python求解正态积分
正态分布是统计学中常用的概率分布之一，也被称为高斯分布。正态积分是指在正态分布曲线下的某个区间范围内的面积。Python提供了多种方法来求解正态分布的积分，本文将介绍其中两种常用的方法：数值积分和统计库的函数。
### 数值积分
数值积分是一种通过将积分区间分割为多个小区间，对每个小区间进行数值计算来求解积分的方法。在Python中，我们可以使用`scipy`
原创
2023-11-27 07:40:11
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## R语言求正态分位数
在统计学中，正态分位数是指对于给定的概率值，使得随机变量服从正态分布的值。在R语言中，我们可以使用内置函数`qnorm()`来求解正态分位数。本文将介绍如何在R语言中使用`qnorm()`函数来计算正态分位数，并且给出一些代码示例。
### qnorm函数的基本用法
`qnorm()`函数的基本语法如下：
```R
qnorm(p, mean = 0, sd =
原创
2024-04-29 06:49:21
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什么是正态（高斯）分布正态分布描述了数据以某种方式传播时发生的一种常见现象。这意味着数据不会以特定方式倾斜，但也不会到处乱七八糟。事实上，它们形成了一条钟形曲线，如下图所示：正态分布你可能会想，“这在现实中有什么用？例如，人的身高和体重一般呈正态分布。同样，血压、测试标记等也会存在。当我们说数据是正态分布时，我们的意思是：它们沿着平均值输入它们遵循有关标准偏差的约定在上图中，深蓝色线表示两个方向上
原创
精选
2024-02-26 10:24:12
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一楼可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布。常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正玄变换等，应根据资料性质选择适当的变量变换方法。对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据： X’=lgX 当原始数据中有小值及零时，亦可取X’=lg（X+1） 还可根据需要选用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X） 对数变换常用于（1）使服从
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2023-09-05 23:03:35
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# 求正态总体方差的R语言
在统计学中，方差是一个非常重要的概念，它反映了数据的离散程度。对于正态分布的总体，我们经常需要估算其方差。在这篇文章中，我们将通过R语言来实现这一目标，并讨论一些相关的理论和实践。
## 理论背景
正态分布是一种常见的概率分布，许多自然现象可以用其来近似。总体方差（σ²）是描述正态分布数据分散程度的指标，假设我们从总体中抽取了一个样本，我们可以用样本方差（s²）来
正态性检验处理流程一、分析问题在实际研究中，正态性是很多研究方法在进行分析时需要满足的前提条件。常见的比如方差分析、T检验、相关分析、回归分析等等，这些分析方法使用的前提假定就是需要数据满足正态分布。但是这一点经常被分析人员有意或无意的忽略掉。原因一可能在于大家“心照不宣”的默认数据满足正态性；原因二可能是分析人员的数据分析基础知识不够，不知道需要进行正态性检验；原因三可能在于知道数据需要满足正态
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2023-07-19 17:17:21
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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。正态分布 在实际数据分析过程中并不是所有数据都是满足正态分布 并不是必须满足正态分布才能分析 通过正太分布作为参考去理解事物规律 直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验直方图初判import numpy as np
import pandas a
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2023-11-07 10:54:15
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数
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2022-06-08 05:08:00
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在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的之上的，例如：T检验。在Python中，主要有以下检验正态性的方法：1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。注：适用于小样本。其函数定位为：def shapiro(x):"""Perform the
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2023-08-07 17:37:58
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10.【知识点】1. 具有继承关系的类在实例化过程中构造方法的链式调用关系类实例化是通过调用自己的构造方法完成的。子类实例化时会先自动创建超类的实例对象，这个道理类似于要有孩子就得先有父母的存在。从类的继承关系来看，创建子类实例需要在继承树上一直追溯到最基本的根类，然后，从根类开始按继承关系边下溯边逐层调用各个类的构造方法创建继承链上所有类的实例。由于类的多态性，一个类可能会有多个不同构造方法，从
正态性分析1、作用正态性检验用于检验数据是否满足正态分布，一些算法需要数据满足正态分布（如单样本 t 检验，独立样本 t 检验等）2、输入输出描述输入：一个或多个定量变量（如 30 名员工这个月的工资）输出：模型检验的结果，数据满足/不满足正态分布 3、案例示例示例：标准正态分布特征：均值=中位数=众数 右偏态特征：众数>中位数>均值 左偏态特征：众数>中位数>均值 &n
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2023-10-30 14:04:26
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目录1. 前言2. 概率密度函数(PDF: Probability Density Function)¶3. 累积分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function)4. 百分点函数(PPF: Percent Point Function)5. 生成函数和风险函数6. 常用统计特征7. 应用示例7.1 从正态分布中采样7.2 The 68-95-99.7 Rule
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2023-08-16 17:32:33
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<!DOCTYPE html> 正态QQ图的原理QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况。QQ图是一种散点图,对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,图形是直线说明是正态分布，而且该直线的斜率为标准差,截距为均值，用QQ
本片博文介绍多元正态分布，我们以n维随机变量为主，但给出n=2时二元情况的一些实例。与上篇文章一样，我们首先介绍标准情况然后扩展到一般情况，当然这里会用到向量与矩阵符号。考虑随机向量Z=(Z1,…,Zn)′，其中Z1,…,Zn是独立同分布的N(0,1)随机变量，那么对z∈Rn,Z的密度为 fZ(z)=∏i=1n12π‾‾‾√exp{−12z2i}=(12π)n/2exp{−12∑i=1nz2i}
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2024-05-27 22:19:41
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目录：一、统计概率分布二、如何用python实现概率分布？三、总体和样本一、统计概率分布随机变量是对实验结果的数值描述。随机变量的值取决于实验结果，根据取值可以将概率分为离散型随机变量和连续型随机变量。随机变量的概率分布式描述随机变量取不同值的概率。引入三个常用的概念期望：对随机变量中心位置的一种度量。方差：度量随机变量取值的变异性或分散程度。标准差：方差的算数平方根，其单位和随机变
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2023-08-23 14:49:35
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本文介绍用VASP如何求硅的电子态密度和能带，共分为如下5个部分：(1). 生成4个输
原创
2023-05-18 09:47:53
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## 绘制二元正态密度函数图和等高线图的R语言指南
在统计学和数据科学中，二元正态分布（也称为二维高斯分布）是一种重要的概率分布。理解其分布特征对于许多实际应用，尤其是多变量分析至关重要。本文将介绍如何使用R语言绘制二元正态密度函数图和等高线图，并提供详细的代码示例。
### 什么是二元正态分布？
二元正态分布是指在两个相关随机变量上定义的高斯分布。其概率密度函数可以表示如下：
\[
f(
