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  • double[,]areas=newdouble[,]{{0.0013,0.0013,0.0013,0.0012,0.0012,0.0011,0.0011,0.0011,0.001,0.001},{0.00...
                double[,] areas = new double[,] 
                {
                    {
    0.0013,    0.0013,    0.0013,    0.0012,    0.0012,    0.0011,    0.0011,    0.0011,    0.001,    0.001},
                    {
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                    {
    0.0026,    0.0025,    0.0024,    0.0023,    0.0023,    0.0022,    0.0021,    0.0021,    0.002,    0.0019},
                    {
    0.0035,    0.0034,    0.0033,    0.0032,    0.0031,    0.003,    0.0029,    0.0028,    0.0027,    0.0026},
                    {
    0.0047,    0.0045,    0.0044,    0.0043,    0.0041,    0.004,    0.0039,    0.0038,    0.0037,    0.0036},
                    {
    0.0062,    0.006,    0.0059,    0.0057,    0.0055,    0.0054,    0.0052,    0.0051,    0.0049,    0.0048},
                    {
    0.0082,    0.008,    0.0078,    0.0075,    0.0073,    0.0071,    0.0069,    0.0068,    0.0066,    0.0064},
                    {
    0.0107,    0.0104,    0.0102,    0.0099,    0.0096,    0.0094,    0.0091,    0.0089,    0.0087,    0.0084},
                    {
    0.0139,    0.0136,    0.0132,    0.0129,    0.0125,    0.0122,    0.0119,    0.0116,    0.0113,    0.011},
                    {
    0.0179,    0.0174,    0.017,    0.0166,    0.0162,    0.0158,    0.0154,    0.015,    0.0146,    0.0143},
                    {
    0.0228,    0.0222,    0.0217,    0.0212,    0.0207,    0.0202,    0.0197,    0.0192,    0.0188,    0.0183},
                    {
    0.0287,    0.0281,    0.0274,    0.0268,    0.0262,    0.0256,    0.025,    0.0244,    0.0239,    0.0233},
                    {
    0.0359,    0.0351,    0.0344,    0.0336,    0.0329,    0.0322,    0.0314,    0.0307,    0.0301,    0.0294},
                    {
    0.0446,    0.0436,    0.0427,    0.0418,    0.0409,    0.0401,    0.0392,    0.0384,    0.0375,    0.0367},
                    {
    0.0548,    0.0537,    0.0526,    0.0516,    0.0505,    0.0495,    0.0485,    0.0475,    0.0465,    0.0455},
                    {
    0.0668,    0.0655,    0.0643,    0.063,    0.0618,    0.0606,    0.0594,    0.0582,    0.0571,    0.0559},
                    {
    0.0808,    0.0793,    0.0778,    0.0764,    0.0749,    0.0735,    0.0721,    0.0708,    0.0694,    0.0681},
                    {
    0.0968,    0.0951,    0.0934,    0.0918,    0.0901,    0.0885,    0.0869,    0.0853,    0.0838,    0.0823},
                    {
    0.1151,    0.1131,    0.1112,    0.1093,    0.1075,    0.1056,    0.1038,    0.102,    0.1003,    0.0985},
                    {
    0.1357,    0.1335,    0.1314,    0.1292,    0.1271,    0.1251,    0.123,    0.121,    0.119,    0.117},
                    {
    0.1587,    0.1562,    0.1539,    0.1515,    0.1492,    0.1469,    0.1446,    0.1423,    0.1401,    0.1379},
                    {
    0.1841,    0.1814,    0.1788,    0.1762,    0.1736,    0.1711,    0.1685,    0.166,    1635,    0.1611},
                    {
    0.2119,    0.209,    0.2061,    0.2033,    0.2005,    0.1977,    0.1949,    0.1922,    0.1894,    0.1867},
                    {
    0.242,    0.2389,    0.2358,    0.2327,    0.2296,    0.2266,    0.2236,    0.2206,    0.2177,    0.2148},
                    {
    0.2743,    0.2709,    0.2676,    0.2643,    0.2611,    0.2578,    0.2546,    0.2514,    0.2483,    0.2451},
                    {
    0.3085,    0.305,    0.3015,    0.2981,    0.2946,    0.2912,    0.2877,    0.2843,    0.281,    0.2776},
                    {
    0.3446,    0.3409,    0.3372,    0.3336,    0.33,    0.3264,    0.3228,    0.3192,    0.3156,    0.3121},
                    {
    0.3821,    0.3783,    0.3745,    0.3707,    0.3669,    0.3632,    0.3594,    0.3557,    0.352,    0.3483},
                    {
    0.4207,    0.4186,    0.4129,    0.409,    0.4052,    0.4013,    0.3974,    0.3936,    0.3897,    0.3859},
                    {
    0.4602,    0.4562,    0.4522,    0.4483,    0.4443,    0.4404,    0.4364,    0.4325,    0.4286,    0.4247},
                    {
    0.5,    0.496,    0.492,    0.488,    0.484,    0.4801,    0.4761,    0.4721,    0.4681,    0.4641},
                };

    转载于:https://www.cnblogs.com/myriadstones/archive/2009/11/03/NORMSDISTAREAS.html

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  • % % 输入: % x : 正态分布曲线上的点% mean : 正态分布曲线的平均值% sigma : 正态分布曲线标准偏差%(提示:正态分布平均值=0,sigma=1) % plotting:如果 plotting = 1,则绘制计算面积% 输出:曲线下面积。...
  • 这篇文章主要介绍了如何利用python绘制正态分布曲线,帮助大家更好的利用python... python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== import numpy as np

    这篇文章主要介绍了如何利用python绘制正态分布曲线,帮助大家更好的利用python进行数据分析,感兴趣的朋友可以了解下

    使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具;

    1

    #-*-coding:utf-8-*-
    """
    python绘制标准正态分布曲线
    """
    # ==============================================================
    import numpy as np
    import math
    import matplotlib.pyplot as plt


    def gd(x, mu=0, sigma=1):
      """根据公式,由自变量x计算因变量的值

      Argument:
        x: array
          输入数据(自变量)
        mu: float
          均值
        sigma: float
          方差
      """
      left = 1 / (np.sqrt(2 * math.pi) * np.sqrt(sigma))
      right = np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma))
      return left * right


    if __name__ == '__main__':
      # 自变量
      x = np.arange(-4, 5, 0.1)
      # 因变量(不同均值或方差)
      y_1 = gd(x, 0, 0.2)
      y_2 = gd(x, 0, 1.0)
      y_3 = gd(x, 0, 5.0)
      y_4 = gd(x, -2, 0.5)

      # 绘图
      plt.plot(x, y_1, color='green')
      plt.plot(x, y_2, color='blue')
      plt.plot(x, y_3, color='yellow')
      plt.plot(x, y_4, color='red')
      # 设置坐标系
      plt.xlim(-5.0, 5.0)
      plt.ylim(-0.2, 1)

      ax = plt.gca()
      ax.spines['right'].set_color('none')
      ax.spines['top'].set_color('none')
      ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
      ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
      ax.yaxis.set_ticks_position('left')
      ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

      plt.legend(labels=['$\mu = 0, \sigma^2=0.2$', '$\mu = 0, \sigma^2=1.0$', '$\mu = 0, \sigma^2=5.0$', '$\mu = -2, \sigma^2=0.5$'])
      plt.show()

    #-*-coding:utf-8-*-

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  • 正态分布&标准正态分布

    千次阅读 2020-12-15 21:01:44
    2),正态分布曲线呈钟型,故常称之为钟形曲线。 标准正态分布(Standard Normal Distribution) 标准正态分布是正态分布的一种特殊形式,即当μ=0,δ=1时,称此正态分布为标准正态分布,记为X~N(0,1)。 ...

    正态分布(Normal Distribution)


    正态分布也称为高斯分布,是一种常见的连续性概率分布,若随机变量x服从概率密度函数f(x),则称x服从均值为μ,方差为δ^2,的正态分布,记为x~N(𝜇,𝛿2),正态分布曲线呈钟型,故常称之为钟形曲线。
    正态分布图像

    标准正态分布(Standard Normal Distribution)

    在这里插入图片描述
    标准正态分布是正态分布的一种特殊形式,即当μ=0,δ=1时,称此正态分布为标准正态分布,记为x~N(0,1)。
    标准正态分布图像

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  • Python绘制正态分布曲线

    千次阅读 2019-04-11 16:37:00
      使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具; \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2...python绘制标准正态分布曲线 """ # =====================================...

      使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具;
    \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \]

    1.png

    #-*-coding:utf-8-*-
    """
    python绘制标准正态分布曲线
    """
    # ==============================================================
    import numpy as np
    import math
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    def gd(x, mu=0, sigma=1):
        """根据公式,由自变量x计算因变量的值
    
        Argument:
            x: array
                输入数据(自变量)
            mu: float
                均值
            sigma: float
                方差
        """
        left = 1 / (np.sqrt(2 * math.pi) * np.sqrt(sigma))
        right = np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma))
        return left * right
    
    
    if __name__ == '__main__':
        #  自变量
        x = np.arange(-4, 5, 0.1)
        #  因变量(不同均值或方差)
        y_1 = gd(x, 0, 0.2)
        y_2 = gd(x, 0, 1.0)
        y_3 = gd(x, 0, 5.0)
        y_4 = gd(x, -2, 0.5)
    
        #  绘图
        plt.plot(x, y_1, color='green')
        plt.plot(x, y_2, color='blue')
        plt.plot(x, y_3, color='yellow')
        plt.plot(x, y_4, color='red')
        #  设置坐标系
        plt.xlim(-5.0, 5.0)
        plt.ylim(-0.2, 1)
    
        ax = plt.gca()
        ax.spines['right'].set_color('none')
        ax.spines['top'].set_color('none')
        ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
        ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
        ax.yaxis.set_ticks_position('left')
        ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
    
        plt.legend(labels=['$\mu = 0, \sigma^2=0.2$', '$\mu = 0, \sigma^2=1.0$', '$\mu = 0, \sigma^2=5.0$', '$\mu = -2, \sigma^2=0.5$'])
        plt.show()

    转载于:https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10690653.html

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  • python绘制正态分布曲线

    万次阅读 2019-06-21 08:24:27
    场景:已知mean和variance,绘制正态分布曲线。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import math #正态分布的概率密度函数。可以理解成 x 是 mu(均值)和 sigma(标准差)...
  • Python求正态分布曲线下面积

    万次阅读 2017-07-19 01:25:38
    正态分布曲线下面积有3σ原则: 正态曲线下,横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的面积为68.268949%,横轴区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)内的面积为95.449974%,横轴区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)内的面积为99.730020%。求...
  • 共回答了21个问题采纳率:90.5%x=linspace(-3,3);y=normpdf(x,0,1);figure('color','w');plot(x,y,'k');hold on;fill([x(80:end) x(end) x(80)],[y(80:end) 0 0],[.5 .5 .5]);ylim([-.1,.6])line([-3.5 3.5],[0 0],'...
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  • 标准正态分布

    千次阅读 2019-11-06 10:56:57
    标准正态分布(英语:standard normal distribution, 德语Standardnormalverteilung),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0,即曲线图象对称轴...
  • matlab仿真正态分布曲线

    千次阅读 2013-12-05 14:01:32
    % y= normpdf(x, mu,sigma) mu --------期望, sigma-------------标准差 x=linspace(0,20); y1=normpdf(x,7,1); y2=normpdf(x,10,2); y3=normpdf(x,7.6,sqrt(0.8)); figure('color','w'); y=[y1;y2;y1.
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  • Python 标准正态分布(四)

    万次阅读 2018-10-30 23:57:02
    标准正态分布N(0,1) -&amp;amp;gt; N(μ,σ²) Norm=np.random.normal(loc=0,scale=1.0,size=5), # loc 表示均值 scale 表示标准差σ size 表示生成个数 2.正太分布随机数密度值 status.norm.pdf(Norm) # ...
  • {*采用RandG(0,1)来生成标准正态分布数据1、一次生成10k个数据进行统计,速度相当快(Celeron 1.1G +256M ddr266)2、绘出的曲线因为选择范围是8,故看起来并不是十分陡峭,可以将其改为16,那么就更加陡峭了3、算法...
  • %正态分布函数 normpdf(x,mu,sigma) figure;%创建新窗口 axes1=axes(‘Pos’,[0.1 0.1 0.85 0.85]);%使用指定的一些属性创建坐标系(不太懂) plot(x,y);%拟合二维曲线 set(axes1,‘YLim’,[-0.01 0.43],‘XLim’,[-3 ...
  • 方法三:由正态分布曲线图形得到的直观结果 图1 正态分布曲线从上图可以看出,在μ附近的概率密度大,远离μ的地方概率密度小,我们要产生的随机数要服从这种分布,就是要使产生的随机数在μ附近的概率要大,远离μ...
  • 其概率密度(正态分布曲线)呈钟型,两头低,中间高,左右对称。分布如图: (图片参见同名word文件) 其概率密度公式为: ϕ(x)=12πσe−(X−μ)22σ2 \phi(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(X-\mu)^2}{2...
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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...#显示标准正态分布曲线图 1 import numpy as np 2 im...
  • 正态分布标准

    万次阅读 2018-01-12 11:05:00
    【正态分布】(Normal distribution...当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 正态分布有两个参数,即期望(均数)μ 和 标准差σ,σ2为方差。 μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规...
  • 正态分布

    千次阅读 2018-11-12 11:04:20
    简介 正态分布(Normal distribution)又称为高斯分布(Gaussian distribution),是统计学中一个重要且常见的连续概率分布。...特殊的,我们将μ=0,=1的正态分布称为标准正态分布。 主要特征: 正...
  • matlab randn函数 标准正态分布

    千次阅读 2017-03-14 10:54:48
    正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在...其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ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
  • normrnd_normfit 帮助用户生成一个正态分布的随机集数据,然后在数据的顶部和后面拟合高斯曲线计算其均值和标准差。 它可以帮助用户检查 NORMRND 函数完成了它的工作。它绘制了原始直方图和拟合的直方图。 normrnd_...
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    2021-04-27 08:37:48
    numpy绘图(matplotlib库)...#scale(float) 正态分布标准差,对于分布的宽度,scale越大,正态分布曲线越矮胖,scale越小,曲线越高 #size (int或整数元组)输出的值赋在shape里,默认值None # x1 = np.random.norm
  • 正态分布的理解

    万次阅读 2018-09-18 00:06:52
    2)对称性:正态分布曲线以均数所在的位置为中心左右对称且曲线两段无线趋近于横轴。 3)均匀变动性:正态分布曲线以均数所在的位置为中心均匀向左右两侧下降。 4)曲线与横轴间的面积总等于1。 正态分布函数公式...

空空如也

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标准正态分布曲线