对数正态分布是一种在统计和数据分析中常见的分布类型。在计算机科学与金融数据分析等领域，常常需要对数据进行对数正态化处理，以便更好地进行预测和建模。本文将更深入地探讨如何在Java中实现对数正态分布，分享我的思考过程与实现步骤。
### 背景描述
对数正态分布是指一个变量的对数呈现正态分布。当数据受到多重乘法因素的影响时，例如金融收益，它通常会呈现对数正态分布。在金融建模、风险管理或经济数据分析
Nomo图是一种可视化工具，用于显示各种不同的概率分布。通过使用R语言，我们可以很容易地绘制nomo图并将其与中文文本结合起来，进一步提高图表的可读性和可解释性。在本文中，我们将介绍如何使用R语言绘制nomo图并添加中文标签。绘制Nomo图要绘制nomo图，我们需要使用R的ggplot2包。首先，我们需要在我们的R环境中安装并加载ggplot2包。使用以下命令可以安装ggplot2包:instal
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2023-08-31 09:43:00
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# R语言中的非正态数据对数转换
在统计分析中，我们时常遇到非正态分布的数据。非正态数据可以影响我们进行的统计测试结果的有效性，因此对它们进行预处理是非常重要的。对数转换是一种常见的方法，可以减小数据的偏态性，使其更接近正态分布。
## 为什么使用对数转换？
1. **减小偏态性**：对于右偏数据（大多数值集中在左侧，少数值非常大），对数转换通常会产生更为对称的分布。
2. **同方差性**
原创
2024-08-07 06:33:40
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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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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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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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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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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
<!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
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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这块儿我是真的没听说过，所以直接抄了维基百科，维基万岁！概率密度函数在概率论与统计学中，对数正态分布是对数为正态分布的任意随机变量的概率分布。如果 X 是正态分布的随机变量，则 exp(X)为对数正态分布；同样，如果Y是对数正态分布，则 ln(Y)为正态分布。 如果一个变量可以看作是许多很小独立因子的乘积，则这个变量可以看作是对数正态分布。一个典型的例子是股票投资的长期收益率，它可以看作是每天收益
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2023-09-19 21:26:50
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# Python中的多元正态分布实现指南
多元正态分布在统计学中广泛应用，尤其在数据分析、机器学习等领域。对于刚入行的小白来说，实现多元正态分布的过程可能有些复杂，但只要掌握流程和代码，就容易上手了。以下是实现多元正态分布的步骤和对应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
原创
2024-09-22 05:13:08
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# 如何在Python中实现逆正态分布
在统计学中，逆正态分布是计算给定概率对应的z分数的过程。对于刚入行的小白来说，实现这一过程可能会有些复杂。但不要担心！我将分步教你如何用Python实现逆正态分布。以下是步骤流程。
| 步骤 | 操作 |
| --------- | ------------------------- |
| 第一步
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
写在前面：不得不说《白话统计》这本书真的太赞了，它让我再次感受到统计的魅力，我觉得一个高水平的人是能够把知识以通俗易懂的方式表达出来，这让我兴奋，真的推荐大家去看下。1. 什么是正态性和方差齐性 正态性（Normality）,严格来说是残差要复合正态分布，不过实际中很多人直接对因变量采用正态性检验，多数情况下二者差不多。方差齐性（Equality of Variances）,也就是方差相
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2024-08-16 17:12:20
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# 实现正态cdf（Cumulative Distribution Function）的流程
## 1. 了解正态分布和正态cdf
首先，我们需要了解正态分布以及正态cdf的概念。
正态分布是一种常见的概率分布，也被称为高斯分布。它具有钟形曲线的形状，分布的均值和标准差决定了曲线的位置和形状。
正态cdf是指给定一个数值x，计算出正态分布中小于或等于x的概率。正态cdf通常用于统计学和概率计
原创
2023-12-17 04:36:41
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在数据分析和统计学中进行正态检验是一个重要的步骤，尤其是在使用Apache Hive进行大数据处理时。本文将介绍如何在Hive环境中进行正态检验，包括环境准备、操作步骤、配置说明、验证测试、优化技巧及排错指南等。希望此文能为你在数据处理中的正态性检验提供指引。
### 环境准备
在开始之前，我们需要设置合适的环境。以下是我们的软硬件要求：
#### 软件要求
- Apache Hive 3.
