在软件行业，软考（软件水平考试）是衡量从业人员专业技能和知识水平的重要途径。而在软考中，概率论与数理统计的知识经常占据一席之地，其中正太分布（正态分布）更是核心内容之一。本文将围绕“软考正太分布计算公式”这一主题，深入探讨其在软考中的重要性及应用。
首先，我们要明确什么是正态分布。正态分布，又称高斯分布，是一种在自然界和社会现象中广泛存在的概率分布。它的特点是呈钟形曲线，中间高、两边低，且对称于
原创
2024-03-05 20:04:35
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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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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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0 = policy_net(Variable(states)) mean1 =
原创
2024-03-05 14:19:51
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前言一、变量引入前面讨论的随机变量的取值是可以一一列举的，称为离散型随机变量，但在实际应用中，还有许多随机变量可以取某一区间的一切值，比如某种电子产品的使用寿命\(X\)，可以取\([0，b]\)或\([0，+\infty)\)内的一切值。所有取值在某个区间的随机变量称为连续型随机变量，二、曲线引入由频率分布直方图可以得到频率折线图，如果将区间无限细分，最终得到一条曲线，这条曲线称为随机变量\(X
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2024-01-05 21:45:54
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numpy随机采样； numpy直方图；normaldef getData3():
r"""
生成正太分布的随机数；
:return:
"""
# data = np.random.uniform(0, 1, size = 1000)#随机均匀采样
# data3 = np.random.rand(1000) #随机均匀分布
#
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2023-06-04 21:49:05
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# Python 卡方分布转正态分布指南
在统计学中，卡方分布和正态分布是两种重要的概率分布。将卡方分布转化为正态分布的过程虽然看起来复杂，但我们可以通过一系列明确的步骤来实现。本文将详细讨论这个过程，并提供完整的代码示例，以及可视化关系图和旅程图，以帮助你更好地理解各个步骤。
## 整体流程
下面是将卡方分布转化为正态分布的整体流程，我们将其分为以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 04:03:28
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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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今天给大家分享老曾制作的NumPycheat sheet，直接看图⬇️小抄资料获取关注左侧【python】回复20010NumPy（Numerical Python）是Python的一...
原创
2022-04-25 23:05:38
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论读书
睁开眼，书在面前
闭上眼，书在心里
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2020-02-15 21:06:00
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2评论
PMP正态概率分布曲线
原创
2022-03-23 16:26:05
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# Python数据正态分布处理
## 概述
在数据处理和分析中，我们经常需要对数据进行标准化和转换，以便更好地理解和分析数据。其中一种常用的转换是将数据转换为正态分布，也称为高斯分布。正态分布具有许多有用的统计性质，因此经常被用于数据建模和分析。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python对数据进行正态分布处理的流程和代码。
## 流程表格
以下是对数据进行正态分布处理的流程，你可以按照
原创
2023-10-03 07:14:26
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正态分布对于正态分布,首先补充其理论知识,然后我们根据<深入浅出统计学>中的计算步骤,进行编程实现.正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程
1.正态总体下常见的抽样分布正态总体下常见的抽样分布意思是：样本来自服从正态分布的总体中，从样本中抽样后得到的分布1.1 单个正态总体下的抽样分布：正态分布设总体 ， 是来自总体X的样本（独立且同分布），样本均值为 样本均值服从的分布为：（正态分布） 服从正态分布的各个随机变量线性组合仍为正态分布 可以将样本均值（随机变量）标准化： 若将上述标准化后的随机变量进行平方，则处理后服从自由度为1的卡方
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2023-11-06 22:59:55
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数据分析-01数据分析numpynumpy概述numpy`历史`numpy的核心：多维数组numpy基础ndarray数组内存中的ndarray对象ndarray数组对象的特点ndarray数组对象的创建ndarray对象属性的基本操作ndarray对象属性操作详解ndarray数组维度操作ndarray数组索引操作多维数组的组合与拆分ndarray类的其他属性手机客户流失数据集说明案例背景变量
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2023-11-30 14:02:39
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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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具体来说，如果一个层有\( n \)个输入节点和\( m \)个输出节点，那么初始化权重时应该使用方差为\( \frac{1}{n} \)或\( \fra成反比。
# Python随机生成正偏态分布
## 引言
在数据分析和统计建模领域，正偏态分布是一种非常常见的数据分布。在某些情况下，我们需要生成服从正偏态分布的随机数。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来实现这个目标。本文将介绍一种简单且常用的方法，帮助刚入行的开发者理解如何在Python中生成正偏态分布的随机数。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-01-08 08:53:38
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老而弥坚的魅力和青春年少的激情到底哪个更具备实力？关于姜还是老的
翻译
2012-08-02 14:25:36
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学习ScipyScipy基于Numpy上提供了丰富和高级的功能扩展，在统计、优化、插值、数值积分、时频转换等方面提供了大量的可用函数，基本覆盖了基础科学计算相关的问题。import numpy as np
import scipy.stats as stats
import scipy.optimize as opt统计部分生成随机数rv_continuout.rvs和rv_discrete.rv
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2023-10-16 13:47:35
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