正态分布的由来及推导一、正态分布二、二项分布的近似计算三、De Moivre-Laplace中心极限定理四、最小二乘法与正态分布五、基于独立性和旋转对称性的推导六、Lindeberg-Lévy中心极限定理七、正态分布的相关定理和性质 一、正态分布正态分布是一个在数学、物理学、天文学、社会统计学、生物学、工程实践中都有很广泛应用的概率分布。一些概率分布的极限分布为正态分布，许多误差的分布服从正态分
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2023-11-27 15:59:07
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标准正态分布的概率密度公式正态分布概率密度公式多元正态分布的概率密度公式上式为 x 服从 k 元正态分布，x 为 k 维向量；|Σ| 代表协方差矩阵的行列式。二维正态分布概率密度函数为钟形曲面，等高线是椭圆线族，并且二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布，如图 numpy生成一个服从多元正态分布的数组multivariate_normal(mean, cov, size=None,
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2023-06-05 22:58:30
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高斯分布的概率密度函数numpy中numpy.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None) 参数的意义为： loc:float 概率分布的均值，对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差，对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高 size:int or tuple of ints 输出的shape，默认为None，只输出一个值 我们更经常会用到np.ran...
原创
2021-08-12 22:41:14
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高斯分布的概率密度函数numpy中numpy.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None) 参数的意义为： loc:float 概率分布的均值，对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差，对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高 size:int or tuple of ints 输出的shape，默认为None，只输出一个值...
原创
2021-08-12 22:38:30
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高斯分布的概率密度函数 numpy中 参数的意义为： loc:float 概率分布的均值，对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差，对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高 size:int or tuple of ints 输出的shape，
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2018-07-01 10:58:00
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几种分布概述(正态分布/卡方分布/F分布/T分布)搞清楚了下面的几种分布，在置信区间估计、显著性检验等问题中就会收到事半功倍的效果。come on~！正态分布：正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution)，若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标
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2024-05-07 14:54:22
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正态分布（Normal Distribution）1、正态分布是一种连续分布，其函数可以在实线上的任何地方取值。2、正态分布由两个参数描述：分布的平均值μ和方差σ2 。3、正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。3、Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = （x−μ） / σ#显示标准正态分布曲线图1 import numpy as np
2 import scipy.stats a
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2023-05-27 16:45:37
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Python特征分析-正态性检验正态性检验引入库直方图初判QQ图判断创建数据->计算均值、方差、百分位数、1/4\，2/4位数绘制数据分布图、直方图、QQ图KS检验理论推导直接用算法做KS检验 正态性检验介绍：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。 方法：直方图初判 、 QQ图判断、 K-S检验引入库import matp
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2023-08-04 21:15:57
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在python中做正态性检验示例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 ：直方图 + 密度线QQ图判断：(s_r.index - 0.5)/len(s_r) p(i)=(i-0.5)/n 分 位数与value值作图排序s.sort_values(by = 'value',inplace = True)
s_r = s.r
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2023-07-31 18:28:27
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正态分布（连续随机分布）¶连续变量取某个值时，概率近似为0，因为值不固定，可以无限细分连续变量是随机变量在某个区间内取值的概率，此时的概率函数叫做概率密度函数。世界上绝大部分的分布都属于正态分布，人的身高体重、考试成绩、降雨量等都近似服从。正态分布概率密度函数：f(x)=$\cfrac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}$e$\frac{^{-{(x-u)^2}}}{2\sigma^2}$
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2023-08-15 14:51:46
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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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对数据进行建模处理时，常需要进行数据分布检验。importnumpy as npfrom scipy importstatsa= np.random.normal(0,1,50)'''输出结果中第一个为统计量，第二个为P值（统计量越接近1越表明数据和正态分布拟合的好，P值大于指定的显著性水平，接受原假设，认为样本来自服从正态分布的总体）'''print(stats.shapiro(a))'''输出
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2023-11-05 12:09:30
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正态分布概率密度 实现以均值为4、方差为0.64，随机变量为3计算概率密度：# 用于数值计算的库
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from scipy import stats
# 用于绘图的库
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
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2023-07-10 11:29:15
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均值和方差未知的多元正态分布的后验Multivariate normal with unknown mean and variance从后验分布中采样均值mu和方差Sigma 1. 均值和方差未知的多元正态分布的后验（Multivariate normal with unknown mean and variance）假设有N个观测值{xi|i=1,2,...,N}，且服从均值为μ方差为Σ的多元
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2023-08-24 23:48:18
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在纯python环境中使用processing的实时画图功能processing的实时画图功能是很强大的，他提供了最便捷简洁的画图函数，是强大的可视化工具。但是这样的工具也是存在问题的，那就是无法在一般的python环境中使用processing。经过了各种探索，我终于找到了在本地最便捷的从一般python环境中调用processing进行动态可视化的方法，那就在一般的python程序中通过本地网
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2024-06-12 17:13:09
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tf.random.truncated_normal()-截断正态分布 一、总结 一句话总结： sigmoid激活函数，用截断的正态分布更好，因为这样就不会有两侧的梯度消失的情况 二、tf.random.truncated 转自或参考：tf.random.truncatedhttps://blog.
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2020-08-02 09:28:00
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1、生成正态分布数据并绘制概率分布图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 根据均值、标准差,求指定范围的正态分布概率值 def normfun(x, mu, sigma): pdf = np
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2020-04-03 16:20:00
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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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作者 | Farhad Malik译者 | Monanfei责编 | 夕颜为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。在机器学习的世界中，以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率，并解释它的应用为何如此的广泛，尤其是在数据科学和机器学习领域，它几乎无处不在。我将会从基础概念出发，解
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2024-05-20 17:56:41
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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
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2023-06-30 22:40:12
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