使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== i

/// <summary> /// 提供正态分布的数据和图片 /// </summary> public class StandardDistribution { /// <summary> /// 样本数据 /// </summary> public List<double> Xs { get; private set; } public StandardDistribution(List<double> Xs) { this.Xs

检验模型是否满足正态性假设的方法: 1.正态概率图 这是我编写的画正态概率图的函数: #绘制正态概率图 plot_ZP = function(ti) #输入外部学生化残差 { n = length(ti) order = rank(ti) #按升序排列,t(i)是第order个 Pi = (order-1/2)/n #累积概率 plot(ti,Pi,xlab = "学生化残差",ylab = "百分比") #画正态概率图 #添加回归线 fm = lm(Pi~ti)

目录 前言 一.算法介绍 二.核心算法 1. 公式 2.python实现 总结 前言 使用python简单实现机器学习中正态方程算法. 一.算法介绍 与梯度下降算法相比,正态方程同样用于解决最小化代价函数J,不同的是,梯度下降算法通过迭代计算获得最小J的theta值,而正态方程则是通过直接对J进行求导,直接获得满足条件的theta值. 二.核心算法 1. 公式 正态方程通过矩阵运算求得theta. X为数据集中x的矩阵,y为数据集中y的矩阵. 2.python实现 import numpy as

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-container

沉淀再出发:用python画各种图表 一.前言 最近需要用python来做一些统计和画图,因此做一些笔记. 二.python画各种图表 2.1.使用turtle来画图 import turtle as t #turtle库是python的内部库,直接import使用即可 import time def draw_diamond(turt): for i in range(1,3): turt.forward(100) #向前走100步 turt.right(45) #海龟头向右转45度 turt

[译文]利用STAN做贝叶斯回归分析:Part 2 非正态回归 作者 Lionel Hertzogn 前一篇文章已经介绍了怎样在R中调用STAN对正态数据进行贝叶斯回归.本文则将利用三个样例来演示怎样在R中利用STAN拟合非正态模型. 三个样例各自是negative binomial回归(过离散的泊松数据).gamma回归(右偏的连续数据)和beta-binomial回归(过离散的二项数据). 相关的STAN代码及一些说明会贴在本文末尾. 负二项回归 泊松分布经常使用于计数数据建模,它如果了数据

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

来源:丁香园论坛:SPSS上的把非正态分布数据转换为正态分布数据 一楼 可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布.常用的变量变换方法有对数变换.平方根变换.倒数变换.平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法. 对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据: X'=lgX 当原始数据中有小值及零时,亦可取X'=lg(X+1) 还可根据需要选用X'=lg(X+k)或X'=lg(k-X) 对数变换常用于(1)使服从对数正态分布的数据正态化.如环境

opencv3.0版本中,实现正态贝叶斯分类器(Normal Bayes Classifier)分类实例 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //创

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分

在循环的语句的练习中,画正三角是一个很经典的例子,但是如果方法找的不对的话,即使最终画出来了,那么得到的代码也是非常的复杂,应用性不高. 下面有两种方法来画正三角,第一种是一种比较麻烦的办法,是通过归纳每行与列与所要求的三角形的内在关系得到的,比较繁琐 package complementation; public class trangle { public static void main(String[] args) { int row = 6; for (int i = 1; i <=

夜深了.敲击键盘.用CSDN整理下python   re 正則表達式是含有文本和特别字符的字符串,这些文本和特别字符描写叙述的模式能够识别各种字符串. 一下我们从实例结合理论来学习理解吧... 经常使用正則表達式符号: 记号                                                      说明                                                实例 re1|re2                        

用python画简单的樱花 代码如下: import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch, t): time.sleep(0.0005) if branch > 3: if 8 <= branch <= 12: if random.randint(0, 2) == 0: t.color('snow') # 白 else: t.color('lightcoral') # 淡珊瑚色 t.pe

转自:python画个小猪佩奇 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 20 11:36:03 2019 @author: epsoft """ import turtle as t def nose(x,y):#鼻子 t.pu() t.goto(x,y) t.pd() t.seth(-30) t.begin_fill() a=0.4 for i in range(120): if 0<

用python画 pareto front 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2D pf import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Read_Files(filename): X_axis = [] # X Y_axis = [] # Y with open(filename, 'r') as f: for line in f.readlines(): x = line.split("

用python画3D的高斯曲线,我想如果有多个峰怎么画? import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport mpl_toolkits.mplot3d x, y = np.mgrid[-2:2:200j, -2:2:200j]z=(1/2*math.pi*3**2)*np.exp(-(x**2+y**2)/2*3**2)ax = plt.subplot(111, projection='3d')ax.plot_su

用python画一只佩奇 from turtle import* def nose(x,y):#鼻子 penup()#提起笔 goto(x,y)#定位 pendown()#落笔,开始画 setheading(-30)#将乌龟的方向设置为to_angle/为数字(0-东.90-北.180-西.270-南) begin_fill()#准备开始填充图形 a=0.4 for i in range(120): if 0<=i<30 or 60<=i<90: a=a+0.08 left(3)

5 估计量和估计值是什么? 估计量不是估计出来的量,是用于估计的量. 估计量:用于估计总体参数的随机变量,一般为样本统计量.如样本均值.样本比例.样本方差等.例如:样本均值就是总体均值的一个估计量. 估计值就是估计出来的数值. 可以在点估计上使用样本方差估计总体方差吗? 可以,是无偏的. 置信度与置信水平的关系? 置信度是0.05,置信水平是0.95 来自非正态的小样本如何处理? 按照样本原生分布处理 两总体均值之差两种方差情况下的自由度? 使用t分布的动机是什么? 抽样分布正态,但是总体方差未

假设检验的基本思想 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的:如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确 ks 检验 ks 检验分为 单样本 和两样本 检验: 单样本检验 用于 检验 一个数据的观测分布 是否符合 某

之前写过一个文章. 利用python画出SJF调度图 动态高度优先权优先调度 动态优先权调度算法,以就绪队列中各个进程的优先权作为进程调度的依据.各个进程的优先权在创建进程时所赋予,随着进程的推进或其等待时间的增加而改变.进程的优先权利用某一范围内的整数来表示.有的系统数值越小优先权越高,如Unix系统,有的系统则反之.采用该算法时,每次总是在就绪队列中选择一个优先权最高的进程进行调度,并将处理机分配给该进程.动态优先权调度算法又分为抢占式和非抢占式两种. 调度结果: img 调度数据 A 0