转载:https://blog.csdn.net/donggui8650/article/details/101556041

在概率论中,对数正态分布是一种连续概率分布,其随机变量的对数服从正态分布。

从统计学角度理解对数正态分布是这样的,在自然界有很多事物有增长速度很慢,甚至可以忽略不计(small percentage changes),但是其效果是对整个事物的影响,即每次增长都是对前面增长的乘积运算,但如果我们把他放入对数域,则可以放大他们的增长效果。

假设:x1,x2,...,xk表示第i个单位时间的单位增长率,则x1,x2,...xk大于等于0,令zi=log(xi)表示xi的对数,显然有:

因为x1,x2,...xk独立同分布,显然z1,z2...zk也是独立同分布,则根据中心极限定理(当样本量足够大时,样本均值的分布(变量和的分布)慢慢变成正态分布)有:

Lognormal distribution 对数正态分布的更多相关文章

  1. Lognormal Distribution对数正态分布

    python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&u ...

  2. 关于使用scipy.stats.lognorm来模拟对数正态分布的误区

    lognorm方法的参数容易把人搞蒙.例如lognorm.rvs(s, loc=0, scale=1, size=1)中的参数s,loc,scale, 要记住:loc和scale并不是我们通常理解的对 ...

  3. 一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布 正态分布

    一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布 正态分布 @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ ...

  4. python stats画正态分布、指数分布、对数正态分布的QQ图

    stats.probplot(grade, dist=stats.norm, plot=plt) #正态分布 # stats.probplot(grade, dist=stats.expon, plo ...

  5. Multivariate normal distribution | 多元正态分布

    现在终于需要用到了.

  6. NLP&数据挖掘基础知识

    Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Er ...

  7. 常用的机器学习&数据挖掘知识点【转】

    转自: [基础]常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Le ...

  8. 【基础】常用的机器学习&数据挖掘知识点

    Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),ML ...

  9. 常用的机器学习&数据挖掘知识(点)总结

    Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差), LMS(LeastMean Square 最小均方), LSM(Least Square Methods 最小二乘法), ...

随机推荐

  1. CSS - 引入方法

    1. 外部样式表 <head> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="style ...

  2. Jmeter和nmon shell命令

    jmeter: sh jmeter -n -t /data/LPPZ/scripts/oauth.jmx -l /data/LPPZ/log/log.jtl nmon: ./nmon_linux_x8 ...

  3. PyQt5日历控件及相关操作

    1.日历控件QCalendarWidget控件import sys,mathfrom PyQt5.QtWidgets import *from PyQt5.QtGui import *from PyQ ...

  4. 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 变量管理

    import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): v = tf.get_variable("v", ...

  5. java编译问题之Description Resource Path Location Type Java compiler level does not match the version of

    project 编译问题,需要三处的jdk版本要保持一致,才能编译通过. 1.在项目上右键properties->project Facets->修改右侧的version  保持一致 2. ...

  6. Python 基础之面向对象之异常处理

    一.认识异常 1.常用异常报错的错误类型 IndexError                索引超出序列的范围 KeyError                  字典中查找一个不存在的关键字 Na ...

  7. Struts2 处理AJAX请求

    Struts2整合AJAX有2种方式: 使用type="stream"类型的<result> 使用JSON插件 使用type="stream"类型的 ...

  8. C/C++网络编程9——多进程服务器端实现

    #include <iostream> #include <unistd.h> #include <cstdlib> #include <arpa/inet. ...

  9. Pentaho6.1中D3可视化库的集成及数据联动的实现

    1.软件环境 操作系统版本:Win 10 64位 可视化图形库:D3 Pentaho版本: biserver-ce-6.1.0.1-196 2.对D3的简单介绍 D3允许你将任意的数据绑定到文档对象模 ...

  10. iOS开发-真机调试遇到“The executable was signed with invalid entitlements.

    https://www.jianshu.com/p/635574a8ab0e 如果是真机运行relase版 1.Edit Scheme中改成relase 2.更改签名为   自动签名