normal-distribution 相关问题

正态分布是许多参数统计检验的假设,并且通常与高斯分布相关联,通常具有均值= 0且标准偏差= 1。 “钟形曲线”是这种分布的直观,直观的模型。高斯分布与函数相关:f(x)= [1 /(σ√2π)] e ^( - [(x-μ)^ 2] /(2σ^ 2))

/ dev / urandom中的脾气暴躁的高斯人

我有一个需要numpy.random.normal的应用程序,但需要从一个孤零零的PRNG源中获取。 Numpy似乎没有提供此选项。我能找到的最好的是numpy.random.entropy.random_entropy ...

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如何从倒置的钟形曲线采样

我可以使用以下代码生成具有均匀分布的数字:runif(1,min = 10,max = 20)如何采样随机生成的数字,这些数字更频繁地接近最小值和......]]

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我在一列中有两个不同的类。如何测试它们的正常性?

R中的新手。考虑到我的情况:(实际上我的实际情况要复杂得多)set.seed(100)df = data.frame(SEX = sample(c(“ M”,“ F”), 100,replace = TRUE),BW = rnorm(100,80,2))一个...

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Julia绘制自标准正态分布

我需要从标准正态分布中提取53000000个观测值。我当前的代码需要很长时间才能在Julia中运行(实际上,它已经运行了二十分钟),我想知道...

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LUA中的正态分布曲线和随机数

所以说我的数字范围是1-1000。 math.random(1,1000)将使我有相等的机会获得每个数字。取而代之的是,我想绘制一条分布曲线,以便获得1 ...

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norm.ppf()方法不应只给出正输出吗?

我正在学习在线Udemy金融课程。作者在其蒙特卡洛模拟之一中使用.ppf()来模拟股票日收益。我的理解是.ppf(百分比点函数)显示了...

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“对比度只能应用于两个或多个级别的因子”,尽管每个因子中都有多个级别

我正在使用以下数据,使用一个因变量,一个对象间变量和一个对象内变量来进行双向混合方差分析。当我测试残差的正态性时,...

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产生大于3的峰度的随机正态分布

正态分布的峰度为3。随着分布中离群值的增加,尾巴变成“脂肪”,峰度增加到3以上。我如何生成随机正态分布...

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为什么dnorm()不返回我在执行sd(dnorm())时输入的标准偏差?

这可能是一个愚蠢的问题,但是我不明白为什么sd(dnorm(1:100,mean = 50,sd = 15))不返回标准偏差为[1] 15.0,而不是实际值返回[1] 0 ....

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C ++快速普通随机数生成器

我正在使用mt19937生成器生成正常的随机数,如下所示:normal_distribution normalDistr(0,1); mt19937 generator(123);向量 randNums(...

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VB.NET中的正态分布随机数

有人知道如何在vb.net中制作正态分布随机数吗?谢谢

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添加2个直方图拟合线条并更改颜色

我有以下代码:直方图百分比histfit(S,40,'normal')保持不变; hist(R,40,'normal')g = findobj(gca,'Type','patch'); set(g(1),'FaceColor',[0 .5 .5],'EdgeColor','w')set(g(2),'FaceColor',[0 1 1],...

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shapiro和normaltest可以在python中互换使用吗?

我曾经使用scipy.stats.shapiro来测试数据的正常性,但似乎scipy.stats.normaltest的作用相同。它们可以互换使用而没有太大差异吗?

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特定积分的期望值的计算(通过norm.pdf和integral.quad)不适用于输入参数

我的问题:integration.quad无法与我的输入参数(dataFrames)一起使用。我的目标:计算定义函数的期望值以及特定的mu,sigma,...的下限和上限...

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计算值落在正态分布范围内的概率

示例:随机选择的IQ分数落在80到110之间的可能性是多少?我尝试用两种不同的方法来计算此值,并得到了不同的答案。哪一个是...

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java(numpy.random.normal(mean,var))中的等效方法

Java中是否有任何等效于numpy.random.normal(mean,variance)的方法。

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如何在python中计算累积正态分布?

我目前正在使用Excel通过以下x = 0平均值= 0.03标准偏差= 0.055计算累积正态分布,然后使用公式= 1-NORMDIST(0,0.03,0.055,TRUE)...

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