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
转载
2023-09-05 23:03:35
143阅读
# 如何实现 Python 偏态分析
在数据科学和分析中，偏态（Skewness）是描述分布偏离对称性的一个重要参数。了解数据的偏态可以帮助我们进行更深层次的分析，比如评估数据的特征、制定处理方案等等。本文将为你提供一个完整的流程，教你如何在 Python 中实现偏态分析。
## 一、流程概述
下面是进行 Python 偏态分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
本文约1000字，建议阅读5分钟本文带你通过峰度和偏度的计算，学习偏态分布的相关知识。偏态分布(skewness distribution)指频数分布的高峰位于一侧，尾部向另一侧延伸的分布。偏态分布是与“正态分布”相对，分布曲线左右不对称的数据次数分布，是连续随机变量概率分布的一种。可以通过峰度和偏度的计算，衡量偏态的程度。1. The Generalized-Alpha-Beta-Skew-No
转载
2023-07-23 19:41:43
149阅读
内核：是一个计算机程序，它是操作系统的核心，提供了操作系统最核心的能力，可以控制操作系统中所有的内容 用户态和内核态由于内核权限极高，可以控制cpu、内存、硬盘等，所以，出于对权限控制的考虑，将进程在系统上的运行分为两个级别，用户态(user mode)和系统态（kernel mode）用户态：用户态运行的进程或程序，可以直接读取用户程序的数据系统态（内核态）：系统态运行的进程或程序几乎
转载
2023-08-13 21:04:25
173阅读
1. 基本概念内核从本质上看是一种软件——控制计算机的硬件资源，并提供上层应用程序运行的环境。用户态即上层应用程序的活动空间，应用程序的执行必须依托于内核提供的资源，包括CPU资源、存储资源、I/O资源等。为了使上层应用能够访问到这些资源，内核必须为上层应用提供访问的接口：即系统调用。用户态的应用程序可以通过三种方式来访问内核态的资源：1）系统调用 2）库函数
转载
2024-05-17 15:58:25
40阅读
看SPSS如何检验数据是否服从正态分布微生物生态学研究往往是“三分靠实验，七分靠分析”，很多分析的前提是需要你的数据服从正态分布。如何检验数据是否服从正态分布呢？在SPSS中，正态分布的检验方法有：计算偏度系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis）、Kolmogorov-Smirnov检验（KS检验或D检验）、Shapiro-Wilk（SW检验或W检验）、直方图、QQ图等。下面本葱通过
转载
2023-09-09 12:53:34
138阅读
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
转载
2023-08-23 14:49:35
161阅读
操作系统启动过程通电 -> bios uefi 工作 -> 自检 -> 到硬盘固定位置加载bootloader -> 读取可配置信息 -> CMOSCMOS 用来存储可以配置的信息，需要通电才能存储信息，主板上有块电池给它通电。鸿蒙 操作系统：一遍管理硬件，一般对外暴露接口，管理应用。 内核管理硬件。应用程序属于外围程序。 如未特殊说明，后面我们提到的都是Linux操
转载
2023-12-21 12:24:34
87阅读
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
转载
2023-08-07 17:37:58
117阅读
保存做复习之用。 峰度（Kurtosis）峰度是描述总体（样本）中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。通过计算可以得到峰度系数，峰度系数与分布形态的关系是：峰度系数=3，扁平程度适中；峰度系数<3，为扁平分布；峰度系数>3，为尖峰分布；正态分布的峰度系数为3。用SPSS计算峰度系数时，显示的结果是减去3后得到的数字，也就是与正态分布对比。所以SPSS的峰度系数与分布形态的关系是
转载
2023-09-08 09:47:08
233阅读
偏度和峰度偏度（skewness）数据分布的的不对称性称为偏态。偏态是指数据分布的偏斜方向和程度。偏度，通常分为右偏（正偏）和左偏（负偏）两种。它们是以对称分布为标准相比较而言的。在对称分布的情况下，平均数、中位数和众数是合而为一的。在偏态分布的情况下，平均数、中位数与众数是分离的。如果众数在左边，平均数在右边，即数据的极端值在右边，数据分布曲线向右延伸，则称为右向偏态。右向偏态，众数的数值较小，
转载
2024-05-15 11:55:15
181阅读
系统态 管态，能执行一切指令，访问所有的寄存器和存储区 用户态 目态，具有较低特权的执行状态，仅能执行规定的指令，访问指定的寄存器和存储区；一般情况下， 应用程序只能在用户态运行，不能去执行OS指令和访问OS区域，这样可以防止应用程序对OS的破坏。
转载
2018-08-26 21:03:00
242阅读
2评论
# 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
220阅读
# Python 偏态数据处理指南
在数据科学和机器学习领域，理解和处理偏态数据是至关重要的。偏态数据通常指的是数据分布不对称，常见的偏态数据类型包括正偏态和负偏态。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python处理偏态数据，整个流程将包括数据的生成、可视化和转换。以下是整个流程的步骤表。
## 流程概述
| 步骤 | 操作 |
# Python偏态分布
## 引言
在统计学中，分布是描述随机变量可能取值的概率函数。正态分布是随机变量最常见的分布之一，也被称为高斯分布。然而，并非所有的数据都符合正态分布。当数据的分布不对称时，我们可以使用偏态分布来描述它们。本文将介绍什么是偏态分布以及如何使用Python进行偏态分布的分析与可视化。
## 偏态分布
当一组数据不对称地分布在其平均值两侧时，我们称该数据集具有偏态分布
原创
2023-08-21 11:01:02
1208阅读
# Python 数据偏态：入门指南
在进行数据分析和机器学习时，我们经常会遇到数据的偏态（Skewness）问题。偏态表示数据分布的不对称性，严重的偏态可能影响模型的准确性。在本文中，我们将讨论如何在Python中识别和处理数据偏态，将最多使用`pandas`、`numpy`和`matplotlib`库。
## 一、流程概述
在处理数据偏态时，我们通常遵循以下几个步骤。下面是一个基本的流程
# 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
69阅读
# 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
什么是用户态 什么是内核态 (代码角度)
用户态到内核态的切换
（比如系统调用）从代码角度的实现
http://www.embexperts.com/forum.php/forum.php?mod=viewthread&tid=538&extra=page%3D1 --
x86处理器中的特权级检查--
http://my.oschina.n
原创
2012-10-28 22:27:44
489阅读
操作系统是把硬件有机的组织起来，对外提供服务。这样所有的应用程序直接调用操作系统提供的服务即可。
原创
2021-08-24 14:51:13
410阅读
