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数据呈正偏态分布 如何实现正太分布 boc-cox 不懂 我是新手!
yuanmin1983912
2010-12-08 12:55:26
就是我有一组数据 样本有512个 不服从正态化分布 很明显的正偏态 现在想实现他的正太分布,查了好多资料 说是box-cox 可以实现,可是我不太懂 请求高手指点!
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数据呈正偏态分布 如何实现正太分布 boc-cox 不懂 我是新手!
就是我有一组数据 样本有512个 不服从正态化分布 很明显的正偏态 现在想实现他的正太分布,查了好多资料 说是box-cox 可以实现,可是我不太懂 请求高手指点!
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雨师88
2010-12-22
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int iset;
double gset;
Random r1, r2;
public GaussianRNG()
{
r1 = new Random(unchecked((int)DateTime.Now.Ticks));
r2 = new Random(~unchecked((int)DateTime.Now.Ticks));
iset = 0;
}
public double Next()
{
double fac, rsq, v1, v2;
if (iset == 0)
{
do
{
v1 = 2.0 * r1.NextDouble() - 1.0;
v2 = 2.0 * r2.NextDouble() - 1.0;
rsq = v1 * v1 + v2 * v2;
} while (rsq >= 1.0 || rsq == 0.0);
fac = Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(rsq) / rsq);
gset = v1 * fac;
iset = 1;
return v2 * fac;
}
else
{
iset = 0;
return gset;
}
}
产生512个就循环next函数。
偏态
分布
偏态
分布
分为
正
偏态
分布
和负
偏态
分布
。
正
偏态
分布
正
偏态
分布
是相对
正
态
分布
而言的。 当用累加次数曲线法检验
数据
是否为
正
态
分布
时,若X‾\overline{X}X>Me>Mo时,即平均数(X‾\overline{X}X)大于中数(Me),中数又大于众数(Mo),则
数据
的
分布
是属于
正
偏态
分布
。
正
偏态
分布
的特征是曲线的最高点偏向X轴的左边,位于左半部分的曲线比
正
态
分布
的曲线更陡,而右半部分的曲线比较平缓,并且其尾线比起左半部分的曲线更长,无限延伸直到接近X轴。 负
偏态
分布
负
偏态
分布
也是相对
正
态
分布
正
态
分布
(normal distribution)与
偏态
分布
(skewed distribution)
存在
正
太
分布
的概念,自然也少不了
偏态
分布
。
正
态
分布
(normal distribution)
偏态
分布
(skewed distribution) 左
偏态
:left skewed distribution,负
偏态
(negatively skewed distribution),以尾部命名,左
偏态
或者叫负
偏态
的尾部,主要在左侧; 右
偏态
:right skewed distribution,
正
偏态
(p
数据
分析学习笔记
偏态
分布
偏态
分布
与“
正
态
分布
”相对,所以先看看“
正
态
分布
”是什么。
正
态
分布
正
态
分布
又称为“常态
分布
”、“高斯
分布
”。
正
态曲线两头地,中间高,左右对称。 由于一般的
正
态
分布
图像不一定关于y轴对称,所以为了便于描述和应用,将
正
态变量做
数据
转换,将一般
正
态
分布
转化成标准
正
态
分布
。
偏态
分布
行吧,简短的
正
态
分布
了解之后就回到
偏态
分布
。
偏态
分布
也就是
分布
曲线左右不对称的
数据
次数
分布
,是连续随机变量概...
数据
的
偏态
分布
偏态
分布
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。统计
数据
峰值与平均值相等的频率
分布
。
偏态
分布
是指频数
分布
不对称,集中位置偏向一侧。统计
数据
峰值与平均值不相等的频率
分布
。 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,长尾向右侧延伸称为
正
偏态
分布
,也称右
偏态
分布
;同样的,如...
python中非法的准则_拉依达准则去除异常
数据
1.Concept拉依达准侧(Pau’ta Criteron)是先假设一组
数据
中只含有随机误差,首先按照一定准侧计算标准偏差,按照一定概率确定一定区间,认为不在这个区间的为异常值。使用
数据
类型:
数据
呈
正
太
分布
或者近似
正
太
分布
。2.举例实验该实验中使用
正
太
分布
函数确定区间,认为剩余误差超过3 σ\sigmaσ为异常值。python 代码实验:# encoding:utf-8'''@Author:no...
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