正态分布

正态分布的运用:正态之美 作者 白宁超 2015年10月15日18:30:07 摘要:程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理.首先提到统计学,很多人认为是经济学或者数学的专利,与计算机并没有交集.诚然在传统学科中,其在以上学科发挥作用很大.然而随着科学技术的发展和机器智能的普及,统计学在机器智能中的作用越来越重要.本系列统计学的学习基于<深入浅出统计学>一书(偏向代码实现,需要读者有一定基础,可以参见后面PPT学习).正如(吴军)先生在<数学之美>一书中阐述的,基于统

它的历史不知道,如何推导出来的,没管啊,不过我很有兴趣看看啊,但没有看.高斯函数的用处太多了: 首先说明一点哦:正态分布是高斯函数的积分为1的情况: 一维情况下: 一维高斯高斯函数的公式: 而正态分布的公式表示为: 它们的区别仅仅在于前面的系数不一样:正态分布之所以需要这样的系数是为了在区间的积分为1:由此也可以看出:的在区间的积分为 . 所以呢,高斯函数的关键就是那个指数函数形式: 另外:指明了锋值的位置:控制着曲线的形状,越小,曲线越陡峭: 注意1:在正态分布中,经常用于标准的正态分布:即服

观察变量分布时最重要的三个特性之一是胖-瘦(另两个是:单模-多模:对称-有偏),柯西分布和正态分布是极易混淆的分布曲线. 柯西分布也叫作柯西-洛伦兹分布,它是以奥古斯丁·路易·柯西与亨德里克·洛伦兹名字命名的连续概率分布,其概率密度函数为 其中x0是定义分布峰值位置的位置参数,γ是最大值一半处的一半宽度的尺度参数. 作为概率分布,通常叫作柯西分布,物理学家也将之称为洛伦兹分布或者Breit-Wigner分布.在物理学中的重要性很大一部分归因于它是描述受迫共振的微分方程的解.在光谱学中,它描述了被

例如要产生一个标准正态分布的矩阵,矩阵维数为2*3,则代码如下: 1 from numpy import *; 2 def rand_Matrix(): 3 randArr=random.randn(2,3); 4 randMat=mat(randArr); 5 return randMat; 一种结果如下: 1 matrix([[ 0.3150869 , -0.02041996, -0.15361071], 2 [-0.75507988, 0.80393683, -0.31790917]])

先是考虑把正态分布的那张表搞到程序中,通过查表的方式,小数点三位后面多出来的值使用公式来计算,代码如下 转自:http://my.oschina.net/jianfengz/blog/224256,感谢分享! private static double[][] normdist = { {0.5,0.504,0.508,0.512,0.516,0.5199,0.5239,0.5279,0.5319,0.5359}, {0.5398,0.5438,0.5478,0.5517,0.5557,0.55

转自: 正态分布的前世今生(上) 正态分布的前世今生(下) 在终极的分析中,一切知识都是历史 在抽象的意义下,一切科学都是数学 在理性的基础上,所有的判断都是统计学 —C.R.Rao

高斯分布 高斯分布也称为正态分布,μ为平均值,它描述了正态分布概率曲线的中心点.σ为标准差,σ2为方差,σ描述了曲线的宽度.在中心点附近概率密度大,远离中心点概率密度小. 高斯分布图 概率曲线下方的面积为1(积分为1),概率和为1.μ为中心点,σ为宽度.σ小时图形更尖更高,σ大时图形更矮更宽,因为面积不变为1,μ变化时表示中心点的转移. 参数估计 假设我们猜测每个样本xi服从某种分布(如正态分布),我不知道这些参数(μ,σ2)的值是多少. 参数估计=>给定数据集,希望能估算出(μ,σ2)的值 如

正态分布的n阶中心矩参见: http://www.doc88.com/p-334742692198.html

针对这个问题,用一两句话是难以说清楚的,这是数理统计学的内容,当质量特性呈正态分布时(实际上,当样本足够大时,二项分布.泊松分布等均趋近于正态分布),3Sigma水平代表了99.73%的合格率