scipy. số liệu thống kê. định mức () là một biến ngẫu nhiên liên tục bình thường. Nó được kế thừa từ các phương thức chung như một thể hiện của lớp rv_continuity. Nó hoàn thành các phương pháp với các chi tiết cụ thể cho phân phối cụ thể này Show Hàm mật độ xác suất của phân bố chuẩn, lần đầu tiên được De Moivre suy ra và 200 năm sau được cả Gauss và Laplace độc lập [2], thường được gọi là đường cong hình chuông vì hình dạng đặc trưng của nó (xem ví dụ bên dưới) Các phân phối bình thường xảy ra thường xuyên trong tự nhiên. Ví dụ, nó mô tả sự phân bố thường xảy ra của các mẫu bị ảnh hưởng bởi một số lượng lớn các nhiễu loạn nhỏ, ngẫu nhiên, mỗi mẫu có sự phân bố độc nhất của riêng nó [2] Ghi chú Thay vào đó, mã mới nên sử dụng phương thức Giá trị trung bình (“trung tâm”) của phân phối scalefloat hoặc array_like của số floatĐộ lệch chuẩn (chênh lệch hoặc “chiều rộng”) của phân phối. Phải không âm sizeint hoặc bộ số nguyên, tùy chọnhình dạng đầu ra. Nếu hình dạng đã cho là, e. g. , >>> abs(mu - np.mean(s)) 0.0 # may vary0 và >>> abs(mu - np.mean(s)) 0.0 # may vary1 đều là vô hướng. Nếu không, >>> abs(mu - np.mean(s)) 0.0 # may vary2 mẫu được rút raReturnsoutndarray hoặc vô hướng Các mẫu được rút ra từ phân phối chuẩn được tham số hóa ghi chú Mật độ xác suất cho phân phối Gaussian là \[p(x) = \frac{1}{\sqrt{ 2 \pi \sigma^2 }} e^{ - \frac{ (x - \mu)^2 } {2 \sigma^2} }, trong đó \(\mu\) là giá trị trung bình và \(\sigma\) độ lệch chuẩn. Bình phương của độ lệch chuẩn, \(\sigma^2\), được gọi là phương sai Hàm có giá trị cực đại ở mức trung bình và “độ phân tán” của nó tăng theo độ lệch chuẩn (hàm đạt đến 0. 607 lần mức tối đa tại \(x + \sigma\) và \(x - \sigma\) [2]). Điều này ngụ ý rằng bình thường có nhiều khả năng trả lại các mẫu nằm gần giá trị trung bình hơn là những mẫu ở xa Người giới thiệu 1Wikipedia, “Phân phối chuẩn”, https. // vi. wikipedia. org/wiki/Normal_distribution 2(1,2,3)P. r. Peebles Jr. , “Định lý giới hạn trung tâm” trong “Xác suất, Biến ngẫu nhiên và Nguyên tắc tín hiệu ngẫu nhiên”, tái bản lần thứ 4. , 2001, trang. 51, 51, 125 “Đường cong hình chuông” là một Phân phối chuẩn và biểu đồ màu vàng hiển thị một số dữ liệu theo sát nó, nhưng không hoàn hảo (điều này là bình thường) Tính chất của phân phối chuẩn. Độ lệch chuẩn Khi chúng tôi tính toán độ lệch chuẩn, thông thường người ta thấy rằng · 95% dữ liệu nằm trong hai độ lệch chuẩn của giá trị trung bình · 99. 7% dữ liệu nằm trong ba độ lệch chuẩn của giá trị trung bình Hãy hiểu với một ví dụ Một cuộc khảo sát về thời gian di chuyển hàng ngày đã cho kết quả như sau (tính bằng phút). Giá trị trung bình là 38. 8 phút và Độ lệch chuẩn là 11. 4 phút Công thức tính Giá trị trung bình trong Excel. Công thức tính Độ lệch chuẩn trong Excel. Công thức tính Phân phối chuẩn trong Excel. Bây giờ chúng ta đã thực hiện các tính toán, chúng ta sẽ chọn tất cả các giá trị của Thời gian và Phân phối chuẩn và đưa chúng vào biểu đồ (vào phần chèn-> chọn phân tán-> kéo và thả Scatter with Smooth Lines) trong Excel như hình bên dưới Nó đang hiển thị một số hình dạng kỳ lạ bằng cách nhìn vào đầu ra của biểu đồ. Chúng tôi muốn biểu đồ có hình dạng cong hình chuông, vậy giải pháp cho nó là gì? Bây giờ các giá trị sẽ được sắp xếp và hãy xem liệu chúng ta có nhận được hình dạng cong hình chuông trong biểu đồ hay không như hình bên dưới Như chúng ta có thể thấy ở trên, chúng ta chưa có hình dạng cong hình chuông phù hợp nhưng có vẻ tốt như trước khi sắp xếp các giá trị Bây giờ, nếu chúng ta muốn xem các giá trị trong biểu đồ thì sao? Như chúng ta có thể thấy ở trên, tôi đã giữ con chuột của mình ở điểm 38 để nó cũng cho tôi thấy giá trị của Phân phối chuẩn Bây giờ, hãy làm ví dụ tương tự trong Python Trong chương trình trên, 'mu' là Giá trị trung bình và sigma là 'Độ lệch chuẩn' Chạy tệp Python và xem đầu ra Như bạn có thể thấy ở trên, tôi đã không cung cấp bất kỳ dữ liệu nào trong chương trình của mình, thay vào đó tôi chỉ đưa ra giá trị Trung bình là 38. 8 và giá trị Độ lệch chuẩn là 11. 4 và nhận được kết quả Tiêu chuẩn của phân phối bình thường là gì?Phân phối chuẩn chuẩn, còn được gọi là phân phối z, là phân phối chuẩn đặc biệt trong đó giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1. Any normal distribution can be standardized by converting its values into z scores. Z scores tell you how many standard deviations from the mean each value lies.
Phân phối chuẩn trong học máy là gì?Phân phối chuẩn là một lớp phân phối thống kê quan trọng có nhiều ứng dụng. Phân phối này áp dụng trong hầu hết các Thuật toán học máy và khái niệm Phân phối chuẩn là bắt buộc đối với bất kỳ Nhà thống kê, Kỹ sư máy học và Nhà khoa học dữ liệu nào
Phân phối chuẩn là gì?Phân phối chuẩn chuẩn là một trong các dạng của phân phối chuẩn . Nó xảy ra khi một biến ngẫu nhiên thông thường có giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng một. Nói cách khác, một phân phối chuẩn có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1 được gọi là phân phối chuẩn chuẩn.
Phân phối chuẩn và phân phối chuẩn là gì?Phân phối chuẩn chuẩn là một loại phân phối chuẩn có giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn là 1 . Điều này có nghĩa là phân phối chuẩn có tâm của nó bằng 0 và các khoảng tăng thêm 1. Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trong phân phối chuẩn không cố định. Chúng có thể nhận bất kỳ giá trị nào. |
