在很多模型及假设检验中都需要满足一个假设条件：数据需服从正态分布。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。 判断一组数据是否为正态分布的方法描述统计方法Q-Q图P-P图直方图茎叶图统计检验方法SW检验KS检验AD检验W检验 描述统计方法描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。Q-Q
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2023-06-09 09:29:50
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数据处理对数变换正态变换Box-Cox的R函数Box-Cox变换的数学解释参考 对数变换研究数据的增长率分布存在一定规律的模型 正态变换 Box-Cox变换是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。比如在使用线性回归的时候，由于残差 epsilon 不符合正态分布而不满足建模的条件，这时候要对响应变量Y进行变换，把数据变成正态的。Box-Cox的
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2024-03-02 10:54:08
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# Python二分类数据转为正态分布的实践
## 引言
在数据科学和机器学习中，许多算法假设输入数据具有正态分布特性。然而，现实中的数据往往不满足这一假设，尤其在二分类问题中。本文将介绍如何将二分类数据转换为近似正态分布，以便更好地应用线性模型，并解决实际问题。我们将通过一个示例展示如何实现这一过程，确保每一步都有清晰的解释和代码示例。
## 数据预处理与目标
我们以一个简单的二分类任务
## 从数据到正态分布：Python的神奇转变
### 引言
在数据分析和统计学中，正态分布（也称为高斯分布）是最为常见的一种概率分布。它的形状呈钟状曲线，有着许多重要的性质，因此被广泛应用于各个领域。有时候，我们需要将实际数据转化为正态分布的数据，以便进行更深入的分析和建模。本文将介绍如何使用Python将非正态分布的数据转化为正态分布的数据，并附有代码示例。
### 数据的正态性检验
原创
2023-10-13 08:30:31
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正态分布也称常态分布或常态分配，是连续随机变量概率分布的一种，是在数理统计的理论与实际应用中占有重要地位的一种理论分布。自然界人类社会，心理与教育中大量现象均按正态形式分布。例如能力的高低，学生成绩的好坏，人们的社会态度，行为表现以及身高、体重等身体状态。（高斯Carl Friedrich Gauss） 正态分布是由阿伯拉罕·德莫弗尔(Ab
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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2023-09-19 20:02:31
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正态分布简介你听说过钟形曲线吗？它往往是全球人们讨论最多的话题之一。很长一段时间以来，钟形曲线决定了对员工的专业评估，可以是一个受人喜爱或令人恐惧的话题，而这取决于与谁交谈！看看这张图片：你认为曲线的形状意味着什么？作为一个数据科学家(或一个有抱负的科学家)，你应该能够马上回答这个问题。在许多其他应用中，钟形曲线背后的思想是正态分布。正态分布是统计学的核心概念，是数据科学的支柱。在进行探索性数据分
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2024-03-05 17:47:52
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正态分布、正态分布采样及Python实现多元正态分布(多元高斯分布)协方差矩阵协方差分解变量的线性变换(正态分布采样原理)python实现参考文献 多元正态分布(多元高斯分布)直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下：其中代表每个维度上的均值，是一个维的向量，而代表协方差矩阵，是一个正定矩阵。上述公式可简写为：这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是高斯分布的概率分布值最大的位置，进行采样
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2023-09-22 15:20:03
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踌躇再三，先写一篇毕竟这是python语言入门， 也不怕笑话今天，从“正态分布”开起，为什么？给你一个标准“正态分布”；它再漂亮，“期望”也是零。1、函数库介绍Python的许多功能由扩展库来完成，科学计算方面主要有NumPy、SciPy，绘图可视化由matplotlib（pylab隶属于其中）来实现，这些都是开源、可自由下载安装。2、常用的统计函数Scipy中的stats模块包含了多种常用的数据
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2023-05-24 16:54:58
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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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我们从高中就开始学正态分布，现在做数据分析、机器学习还是离不开它，那你有没有想过正态分布有什么特别之处？为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开？本文作者专门写了一篇文章，试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。机器学习的世界是以概率分布为中心的，而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布，以及为什么正态分布的使用如此广泛，尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。我会从最
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2023-08-23 11:42:48
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正态分布(Normal distribution)是统计学里最常见的分布之一。In probability theory, the normal (or Gaussian or Gauss or Laplace–Gauss) distribution is a very common continuous probability distribution.正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Mo
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2023-12-01 09:03:55
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直接点击下列链接，回顾往期内容：R统计学(01): 伯努利分布、二项分布R统计学(02): 几何分布R统计学(03): 超几何分布R统计学(04): 多项分布R统计学(05): 泊松分布R统计学(06): 负二项分布R统计学(07): 常见数学函数R统计学(08): 正态分布 (一)给定一个任意分布(均值为，标准差为)的总体，每次从这些总体中可重复地随机抽取 n个样品，一共抽
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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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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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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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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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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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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