///<summary>///正态分布（高斯分布）///</summary>publicclassGaussian{publicconstintMIU=0;publicconstintSIGMA=1;privatereadonlyRandomrnd;publicGaussian(){rnd=newRandom((int)DateTime.Now.Ticks&

  

1.1简介正态分布英文名称为NormalDistribution，也称常态分布，最初由法国数学家棣莫弗提出，德国数学家高斯也从另一个角度导出了它，并最先应用于天文学研究。若随机变量X服从μ和σ参数且概率密度如下的函数： 则称该随机变量服从正态分布，即为， 具体如图1.1；当μ=0且σ=1时，该

一、下面是用Minitab表达的正态分布能力分析，也可直接计算出了Cpk，1.普通正态分布能力分析，注意Cpk,Ppk的值>1.33，表明能力充足；性能指标中ppm1.11*10-6（每百万个钟有1.11个不合格品，说明质量控制的比较好）     2.Johnson变换后的正态分布能力分析 3.Box-Cox变换 

 正态性检验是利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。正态性检验的方法有很多，以下列举几种常用的方法：1.**图示法**：比如分位数-分位数图（Quantile-QuantilePlot，Q-Q图），这是一种常见的图示方法。通过对数据直方图曲线与

你有没有过这样的经历？使用一款减肥app，通过它的图表来监控自己的体重变化，并预测何时能达到理想体重。这款app预测我需要八年时间才能恢复到大学时的体重，这种不切实际的预测是因为应用使用了简单的线性模型来进行体重预测。这个模型将我所有过去的体重数据进行平均处理，然后绘制一条

正态分布（高斯分布）简介正态分布（也称为高斯分布）是一种非常重要的概率分布，它描述了许多自然和人为现象的数据分布情况。正态分布的形状呈钟形，其峰值位于平均值处，两侧对称下降。特征正态分布可以用两个参数来完全描述：均值（μ）：表示数据的平均值，分布的峰值位于μ处。标准差（σ）：表示

1前置知识2正态分布变换（NDT）以往的激光匹配方法有ICP方法及基于特征提取的方法，基于ICP方法因为需要绝对对应有可能出现不能收敛的情况，基于特征方法大多数需要做额外的复杂数据预处理，论文作者提出了一种基于概率的方法，NDT匹配2.1基本思路这里首先针对一帧单独的点云。NDT通

前言#由于导师最近布置了学习SPSS这款软件的任务，因此想来平台和大家一起交流下学习经验，这期推送内容接上一次高级教程第二章的学习笔记，希望能得到一些指正和帮助~粉丝及官方意见说明#针对官方爸爸的意见说的推送缺乏操作过程的数据案例文件澄清如下：1、操作演示的数据全部由

目录一、简单正态分布曲线1、代码实现2、结果展示二、绘制不同分布区间的颜色1、代码实现2、结果展示三、计算标准差分布的百分比1、代码实现2、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。一

基本概念概率论是数学的一个分支，它专注于分析和理解随机现象。通过概率论，我们可以量化不确定性，预测事件发生的可能性，并对复杂系统进行建模和分析。以下是一些概率论的基本概念和原理：概率的定义经典定义：当所有基本事件发生的可能性相同时，某事件发生的概率等于该事件所包含的

Box-coxTransformation背景有很多时候我们需要把右偏（长尾）分布的数据进行数值变换，将其变为接近正态分布的形式，好使用统计工具。Box-cox的原理其实就是用一系列f(y;lambda)对y做变换尝试，看看哪一个变换f(lambda)能够使得Y'=f(Y)变成正态分布，越正态越好。要注意，这里的transformati

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492原文出处：拓端数据部落公众号介绍此分析的目的是帮助客户构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括1258天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部

基于广义正态分布算法改进的随机森林分类算法-附代码文章目录基于广义正态分布算法改进的随机森林分类算法-附代码1.数据集2.RF模型3.基于广义正态分布算法优化的RF4.测试结果5.Matlab代码摘要：为了提高随机森林数据的分类预测准确率，对随机森林中的树木个数和最

分类 先介绍一种分类方式，这种分类方式是生成式（Generative）的。通过后验概率来进行分类（如：某一个物品在某一个类别的概率比较大，那么我们就认为这个物品属于这个类别）不妨假设数据服从二维正态分布，考虑利用训练集确定二维正态分布所需要的参数，$\mu$和$\sum$分别是均值和协方差，二维

1.MSE（均方误差损失）优点：1.收敛快缺点：1.假设了样本服从正态分布，如果训练样本label不服从正态分布，则MSE并非最大似然估计2.对异常点很敏感 2.MAE（平均绝对误差损失）优点：不容易受异常值影响缺点：收敛速度慢，拟合能力弱 

回归（Regression）分类（Classification）朴素贝叶斯朴素贝叶斯（NB）是生成式（Generative）的。通过后验概率来进行分类（如：某一个物品在某一个类别的概率比较大，那么我们就认为这个物品属于这个类别）不妨假设数据服从二维正态分布，考虑利用训练集确定二维正态分布所需要的参数（均值\(\mu_1,\mu

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5334原文出处：拓端数据部落公众号  几何布朗运动（GBM）是模拟大多数依赖某种形式的路径依赖的金融工具的标准主力。虽然GBM基于有根据的理论，但人们永远不应忘记它的最初目的-粒子运动的建模遵循严格的正态分布脉冲。基本公式由下式给出： 标准

实现正态分布算法文心一言1.了解正态分布在开始实现正态分布算法之前，我们先来了解一下正态分布是什么。正态分布也被称为高斯分布，是一种常见的连续概率分布。它的概率密度函数可以用一个钟形曲线来表示，曲线的中心对应着均值，曲线的宽度对应着标准差。2.实现流程我们要实现的是

正态分布（Normaldistribution），又名高斯分布（Gaussiandistribution），简称正态曲线（Normalcurve），是统计学中一种常见的连续概率分布，在许多自然现象中都十分常见。正态分布曲线呈钟形，两头低而中间高，左右对称。正态分布曲线的均值、中位数和众数都重合，反映了数据的对称性。正态分布是概率论

正态分布是通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式，大多数值保持在平均值附近，从而使排列对称。无涯教程在numpy库中使用各种函数来数学计算正态分布的值。将创建直方图，在该直方图上绘制概率分布曲线。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpmu,sigma=0

发现新天地，欢迎访问小铬的主页(www.xiaocr.fun)引言本讲我们将介绍两种最为常用的相关系数：皮尔逊pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用错

【算法原理】Gibbs采样是一种用于估计多元分布的联合概率分布的方法。在MCNC（Markov Chain Monte Carlo）中，Gibbs采样是一种常用的方法。通俗理解Gibbs采样，可以想象你在一个多维空间中，你需要找到这个空间的某个特定区域（这个区域代表了你感兴趣的分布）。但是，你不能直接看到整个空间，只

1、描述性统计分析     描述性统计分析函数标准用法都是对列状数据进行操作。mean(X)：当X为向量，返回向量的均值；当X为矩阵，返回矩阵的每列元素均值构成的行向量。min,max,sort,mean,median,std,var,sum,prod,cumsum,sumprod等函数用法与mean类似。cov(X,Y):这里X，Y为向量，分别代

频数分布有正态分布和偏态分布之分。正态分布是指多数频数集中在中央位置，两端的频数分布大致对称。偏态分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧。若集中位置偏向数值小的一侧，称为正偏态分布；集中位置偏向数值大的一侧，称为负偏态分布。如果频数分布的高峰向左偏移，长尾向右侧延伸称