如何找出正态分布的阈值 [问题点数:0分]

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红花 2004年2月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
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正态分布具有很多好的性质,很多模型假设数据服从正态分布。但是如果数据不服从正态分布怎么办?
数据整体服从<em>正态分布</em>,那样本均值和方差则相互独立。正太分布具有很多好的性质,很多模型假设数据服从<em>正态分布</em>。例如线性回归(linear regression),它假设误差服从<em>正态分布</em>,从而每个样本点出现的概率就可以表示成<em>正态分布</em>的形式,将多个样本点连乘再取对数,就是所有训练集样本出现的条件概率,最大化这个条件概率就是LR要最终求解的问题。这里这个条件概率的最终表达式的形式就是我们熟悉的误差平方和。
正太分布概率SQL里算法该怎么写
正太分布概率SQL里算法该怎么写
阀值与阈值的差别
阀值与<em>阈值</em>的差别,平时总是搞错,特此明示,以正视听。 一、阀 阀 閥 fá (形声。从门,伐声。本义:阀阅。即仕官人家自序功状而树立在门外左边的柱子) 同本义 [merit post]釩 在左曰阀,在右曰阅。——《玉篇》 功劳 [merit]。也作“伐” 献诚子煦,积阀亦至夏州节度使。——《旧唐书·张献诚传》 名门巨室,仕宦人家 [first family] 东都仁
从马尔科夫过程到吉布斯采样(附程序示例)
目标:<em>如何</em>采取满足某个概率分布的一组数据,比如<em>如何</em>给出满足标准正太分布的1000个点,当然该分布比较简单,生成满足此分布的1000个点并不难,对matlab,python 等都是一行语句的事,但是如果是一个不常见的分布,怎样采集呢? 本文试图通过示例让读者理解从马尔科夫链到Gibbs采样的各种采样方法的不断改进过程。 Part 1       马尔科夫过程 马尔科夫假设: 当前状态发生...
Tensorflow一些常用基本概念与函数(1)
摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。
随机模拟的基本思想和常用采样方法(sampling)
通常,我们会遇到很多问题无法用分析的方法来求得精确解,例如由于式子特别,真的解不出来; 一般遇到这种情况,人们经常会采用一些方法去得到近似解(越逼近精确解越好,当然如果一个近似算法与精确解的接近程度能够通过一个式子来衡量或者有上下界,那么这种近似算法比较好,因为人们可以知道接近程度,换个说法,一般一个近似算法被提出后,人们通常都会去考察或寻求刻划近似程度的式子)。 本文要谈的随机模拟就是一类近
接受-拒绝采样算法详细证明
Algorithm 1.1 接受-拒绝采样算法 1. 目标分布 ,分布 和常数 ,通过对 的采样实现对 采样,满足: 对 采样比较容易; 的形状接近 ,且 , ,即保证 2. 采样过程 产生样本 ,和 若,则接受样本 则接受的样本服从分布 3. 证明过程 等价于 产生样本 ,和 ,若,则接受 证明: 的概率密度函数为          的概率密度函数为          ...
一文详解LDA主题模型
【本文作者】达观数据 夏琦【作者简介】夏琦,达观数据NLP组实习生,就读于东南大学和 Monash University,自然语言处理方向二年级研究生,师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。前言本篇博文将详细讲解LDA主题模型,从最底层数学推导的角度来详细讲解,只想了解LDA的读者,可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似,PLSA也是主题模型方面非常...
算法:找出所有满足其出现频率大于某个给定阈值的子串
问题: 给定一组字符串的集合(共53个长度相同的字符串),试设计一个算法,<em>找出</em>所有满足其出现频率大于某个给定<em>阈值</em>的子串,其中<em>阈值</em>为输入参数。例如:“taat”这个子串,集合中的53个字符串中有24个字符串包含“taat”这个子串,则其频率计算为24/53. 如果<em>阈值</em>设置为0.5,则该子串由于其频率小于0.5,所以不必输出。反之,如果<em>阈值</em>设置为0.4,则该子串由于其频率24/53大于0.4,故应该被
产生满足正态分布的随机数
一般有两种算法:     算法一产生12个(0,1)平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出<em>正态分布</em>。     算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成<em>正态分布</em>,但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。 附加代码: Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware) http://www.C
模型方法 阈值
初始<em>阈值</em>选择了平均值,然后分别计算背景和物体的均值、方差,画出两条<em>正态分布</em>曲线,计算交点,即为新的<em>阈值</em>。以此为界进行<em>阈值</em>化。
【Python】提取列表内大于阈值提取位置
probs = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 1, 2], [1, 2, 2, 0, 0, 1, 2]]) a = np.array(probs &amp;gt;= 1, dtype='bool') c = np.nonzero(a) b = probs[a] print(probs, '\n',a, '\n', c, '\n', b,)结果[[0 0 0 0 0 1 2] [1 2...
图像分割:阈值获取方法总结
<em>阈值</em>分割原理: 一副图像包括目标、背景和噪声,设定某一<em>阈值</em>T将图像分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。 在实际处理时候,为了显示需要一般用255表示背景,用0表示对象物。 由于实际得到的图像目标和背景之间不一定单纯地分布在两个灰度范围内,此时就需要两个或以上的<em>阈值</em>来提取目标。 图像<em>阈值</em>化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、
吴恩达机器学习(十三)异常检测(高斯分布)
目录 0. 前言 1. 高斯分布(Gaussian distribution) 2. 参数估计 3. 异常检测算法(原始模型) 4. 高斯分布异常<em>阈值</em>的选择 5. 多变量高斯分布(多元模型) 6. 原始模型和多元模型的区别 学习完吴恩达老师机器学习课程的异常检测,简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解,仅供参考。 如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注喔~我会非...
局部自适应阈值分割方法
github地址:https://github.com/radishgiant/ThresholdAndSegment.git Local_Yanowitz 由于光照的影响,图像的灰度可能是不均匀分布的,此时单一<em>阈值</em>的方法分割效果不好。Yanowitz提出了一种局部<em>阈值</em>分割方法。结合边缘和灰度信息找到<em>阈值</em>表面(treshhold surface)。在<em>阈值</em>表面上的就是目标。 算法的主要...
随机模拟的基本思想和常用采样方法(sampling)
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c740ac00100vdnq.html 通常,我们会遇到很多问题无法用分析的方法来求得精确解,例如由于式子特别,真的解不出来; 一般遇到这种情况,人们经常会采用一些方法去得到近似解(越逼近精确解越好,当然如果一个近似算法与精确解的接近程度能够通过一个式子来衡量或者有上下界,那么这种近似算法比较好,因为人们可以知道接近程度
第14章 概率图模型--近似推断
精确推断方法通常需要很大的计算开销,因此在现实应用中近似推断方法更为常用。近似推断方法大致可分为两大类:第一类是采样(sampling),通过使用随机化方法完成近似;第二类是使用确定性近似完成近似推断,典型代表为变分推断(variational inference)。 1 MCMC采样 在很多任务中,我们关心某些概率分布并非因为对这些概率分布本身感兴趣,而是要基它们计算某些期望,并且还能进一步
有放回采样和无放回采样
    随机采样 可以分为随机欠采样和随机过采样两种类型。 随机欠采样(下采样) 顾名思义即从多数类$S_maj$中随机选择少量样本$E$再合并原有少数类样本作为新的训练数据集,新数据集为$S_min+E$; 随机欠采样有两种类型分别为有放回和无放回两种,无放回欠采样在对多数类某样本被采样后不会再被重复采样,有放回采样则有可能。 放回子采样:bagging(bootstrap agg...
何增有数据结构
给定一组字符串的集合(共53个长度相同的字符串),试设计一个算法,<em>找出</em>所有满足其出现频率大于某个给定<em>阈值</em>的子串,其中<em>阈值</em>为输入参数。例如:“taat”这个子串,集合中的53个字符串中有24个字符串包含“taat”这个子串,则其频率计算为24/53. 如果<em>阈值</em>设置为0.5,则该子串由于其频率小于0.5,所以不必输出。反之,如果<em>阈值</em>设置为0.4,则该子串由于其频率24/53大于0.4,故应该被输出。
[机器学习]有监督学习——通过特征学习来识别车牌号中的几个通用解决问题经验分享
车牌识别的大体思路: 车牌号一般通过设定的<em>阈值</em>和图片直方图,<em>找出</em>波峰,用于分隔字符。然后利用openVC中自带的SVM进行训练后得到特征库。包含了汉字,英文及数字的特征。最终通过图像处理如:高斯去噪、分辨率调整、车牌定位、图像边缘计算得到车牌位于的图像边缘整体形成的矩形区域,然后通过车牌特征进行疑似的矩阵排除。得到正确的矩阵后进行文字分割,最终通过特征库匹配进而得到正确的识别字符。
相关分析第一步:判断变量的总体是否正态分布
正态性分布检验 1.观察法 x为你要检验的数据。 hist(x);  %频数直方图(肉眼看是否左右对称,中间多,两边少) 2.观察法 histfit(x);%正态曲线拟合 normplot(x);%正态性检验(离散点是否分布在一条直线上,表明样本来自<em>正态分布</em>,否则是非<em>正态分布</em>) 方法2衍生:{{{以下方法
torch中如何找出矩阵中元素之大于某个阈值的所有元素的下标?torch.find() ?
近期用到了torch中要查找矩阵中元素大于某个<em>阈值</em>的函数,torch中的函数一般都为 torch.函数名  比如 torch.max(), 于是乎,搜了torch.find() ,各种搜索都搜不到, 几经周折终于搞定,用法如下:a=torch.Tensor(2,3):range(1,6); 想找到元素值大于3的元素下标,则下标索引 b=a[a:gt(3)]   另外发现一个讲http:/
异常检测之正态分布
在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不匹配预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的
mysql 确定前缀索引长度方法
应用场景: 数据库里有个地址(address)字段,类型为varchar(100),业务决定了要经常根据address来进行查询。 确定选择性: [sql] view plaincopyprint? SELECT count(DISTINCT(address))/count(*) AS Selectivity FROM info;  +-------------+   
C语言实现正态分布或高斯分布
box-muller概述  Box-Muller,算法隐含的原理非常深奥,但结果却是相当简单。一般是要得到服从<em>正态分布</em>的随机数,基本思想是先得到服从均匀分布的随机数再将服从均匀分布的随机数转变为服从<em>正态分布</em>。方法如果在 (0,1] 值域内有两个独立的随机数字 U1 和 U2, 可以使用以下两个等式中的任一个算出一个<em>正态分布</em>的随机数字 Z: Z = R * cos( θ ) 或 Z = R * sin
基于3sigma准则的自适应报警阈值matlab程序
针对时间序列给出的基于3sigma准则的自适应报警<em>阈值</em>matlab程序(我当时用于轴承异常检测),可用于异常检测,排除异常点等研究,希望对大伙有帮助!
车牌号码识别程序分享
   本文参考博客使用opencv进行车牌提取及识别进行。程序部分为网上获取程序修改而来,并在其中加入了自己的注释和理解 采用python+opencv进行程序编写。 课程设计内容分享 程序下载请前往https://download.csdn.net/download/chenkz123/10841956 一个典型的车辆牌照识别系统一般包括以下4个部分:车辆图像获取、车牌定位、车牌字符分割...
OpenCV下设置灰度直方图的阈值来对图像进行查找(查表)变换的源码
如果图像的直方图集中在某一区间,画面表现现的是色彩单一,不利于观察分析,这个时候我们就可以通过对直方图设置上下两个<em>阈值</em>,找到这两个<em>阈值</em>对应的灰度级,分别记为iLow和iHigh,小于iLow的像素点的灰度值置为0,大iHigh的灰度值置为255,位于[iLow iHigh]区间内的点用式子s=T(r)=255*(r-a)/(b-a)来进行重映射,最终的效果是使得这个区间内的像素灰度值分布到0到25...
正态分布的理解
一、概念 概念:<em>正态分布</em>,又称高斯分布。其特征为中间高两边低左右对称。 特性: 1)集中性:曲线的最高峰位于正中央,且位置为均数所在的位置。 2)对称性:<em>正态分布</em>曲线以均数所在的位置为中心左右对称且曲线两段无线趋近于横轴。 3)均匀变动性:<em>正态分布</em>曲线以均数所在的位置为中心均匀向左右两侧下降。 4)曲线与横轴间的面积总等于1。 <em>正态分布</em>函数公式如下: 公式解释:其中μ为均数,σ为标准差。μ决定了...
3σ准则
2018-06-22 创建人:Ruo_Xiao 邮箱:xclsoftware@163.com 条件:元素分布符合<em>正态分布</em>,认为±3σ范围之外的元素为错误点。 栗子: clear; clc; %中心直线 M = 5; X = 1:0.1:10; N = size(X,2); %生成随即分布在[-1,1]的大小是[1,N]的矩阵 Y = unifrnd(-1,1,1,N)*10 + ...
如何找出优质产品与关键词
<em>如何</em><em>找出</em>优质产品与关键词,<em>如何</em><em>找出</em>优质产品与关键词
基于直方图的阈值分割的matlab实现
基于直方图的<em>阈值</em>分割的matlab实现十分简洁,效果也不错。
ROC曲线的最佳阈值如何选取
ROC曲线的最佳<em>阈值</em><em>如何</em>选取
离群点检测
注意:数据挖掘中叫离群点而不是离散点,注意说法。一般要求不严格的话,就不用太过纠结了。1.统计学方法(基于<em>正态分布</em>的离群点检测):<em>正态分布</em>:112π√σexp{−(x−μ)22σ2}比如某个特征的数据满足<em>正态分布</em>我们用样本(也就是极大似然估计得方法)求出 μ,σμ=1nΣni=1xiσ2=1nΣni=1(xi−x¯)2<em>正态分布</em>下,区域μ±3σ包含99.7%的数据,因此,可以大致认为这个范围之外的点...
三倍标准差法
原文: https://wenku.baidu.com/view/c26cafc70c22590102029d75.html?qq-pf-to=pcqq.group
相对稳定点组判定
程序自动生成一二期坐标,并根据设定的<em>阈值</em>,<em>找出</em>最大稳定点组。
搜索出字符串中出现次数最多的字符,并统计次数
今天看到一道题,搜索出字符串中出现次数最多的字符,并统计其次数,就自己动手写一下,是用递归来实现的,原理是这样的:每一次都取出字符串STR的第一个字符FS,统计出其在字符串STR中出现的次数N,然后把字符串STR中的FS删除,一直到字符串STR的长度小于N。 1 var str="aaaa13123aass123123121sssssddd123d1231231dddd"; 2 var fs="";//保存出现次数最多的字符 3 var n=0;//保存次数 4 function fineStr(s,n,f
正态分布随机数生成算法
最近在学习基于蒙特卡罗的强化学习方法时遇到 生成服从<em>正态分布</em>的随机数的算法,因此做一个回顾和总结。要编程得到服从均匀分布的伪随机数是容易的,C、Python、Java语言等都提供了相应的函数。但是要想生成服从<em>正态分布</em>的随机数就没那么容易了,生成服从<em>正态分布</em>的随机数的基本思想是先得到服从均匀分布的随机数,再将服从均匀分布的随机数转变为服从<em>正态分布</em>。实现均匀分布到<em>正态分布</em>转变的方法:利用分布函数的反函...
如何检验数据是否服从正态分布
先立个标题,等以后有空慢慢补充!
正态贝叶斯分类器
 一、原理   OpenCV实现的贝叶斯分类器不是我们所熟悉的朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes Classifier),而是正态贝叶斯分类器(Normal Bayes Classifier),两者虽然英文名称很相似,但它们是不同的贝叶斯分类器。前者在使用上有一个限制条件,那就是变量的特征之间要相互独立,而后者没有这个苛刻的条件,因此它的适用范围更广。为了保持理论的系统性和完整性,
如何产生正态分布的随机数?
<em>如何</em>产生<em>正态分布</em>的随机数? 添加评论  分享 按投票排序按时间排序 28 个回答 86赞同 反对,不会显示你的姓名 Milo Yip,游戏程序员、《游戏引擎架构》译者 Porphyah、熊墩子就是xob、任路遥 等人赞同 我为了这个问题做了个开源项目 miloyip/n
利用SPSS检验数据是否符合正态分布
<em>正态分布</em>也叫常态分布,在我们后面说的很多东西都需要数据呈<em>正态分布</em>。下面的图就是<em>正态分布</em>曲线,中间隆起,对称向两边下降。     下面我们来看一组数据,并检验“期初平均分” 数据是否呈<em>正态分布</em>(此数据已在SPSS里输入好)     在SPSS里执行“分析—>描述统计—>频数统计表”(菜单见下图,英文版的可以找到相应位置),然后弹出左边的对话框,变量
标准正态分布表 查找
国家标准<em>正态分布</em>表,便于查找,<em>正态分布</em>表
python中做正态性检验
利用观测数据判断总体是否服从<em>正态分布</em>的检验称为正态性检验,它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。 直方图初判 :直方图 + 密度线   QQ图判断:(s_r.index - 0.5)/len(s_r)  p(i)=(i-0.5)/n 分 位数与value值作图 排序    s.sort_values(by = 'value',inplace = True)            s...
如何用minitab检测一组数据是否服从正态分布
打开Minitab之后 点击Stat>Basic Statistics> Normality Test  分析之后若 P value(P值)>0.05,说明此组数据服从<em>正态分布</em>
C语言实现标准正态分布函数和0-1均匀分布函数
C语言 标准<em>正态分布</em> 0-1均匀分布
MATLAB解决正态分布数据的大致方法
当我们有了一个矩阵,<em>如何</em>判断矩阵里面的元素是否满足<em>正态分布</em>,以及<em>如何</em>绘制图像和求参数。我根据自己最近使用matlab的一些体会,将大致方法写下。 1、矩阵元素转化成行向量 reshape()函数 example: A =      1     2     3      4     5     6      7     8     9 >> B=reshape(
检验数据集是否服从正态分布
1.图示法1.p-p图以样本的累积频率作为横坐标,以正太分布计算的响应累积概率作为纵坐标,把样本值表现为执教坐标系中的散点。若数据集服从正太分布,则样本点应围绕第一象限的对角线分布。1.2 QQ图以样本的分位数作为横坐标,以按照正太分布计算的相应分位点作为纵坐标,把样本表现为直角坐标系的散点。若服从正太分布,则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直角。https://jingyan.baidu.c...
将数据转换为正态分布的方式
1、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<em>正态分布</em>的数据正态化。如环境中某些污染物的分布,人体中某些微量元素的分布等,可用对数<em>正态分布</em>改善其正态性。(2)使数据达到方差齐性,特别是各样本的标准差与均数成比例或变异系数CV接近于一个常数时...
正态分布随机数产生方法
1、Box–Muller算法 当x和y是两个独立且服从(0,1)均匀分布的随机变量时,则 Z1=cos(2πx)⋅–2ln(1–y)−−−−−−−−−√Z1=cos⁡(2πx)⋅–2ln⁡(1–y)Z_1=\cos (2\pi x) \cdot \sqrt { – 2\ln (1 – y)}Z2=sin(2πx)⋅–2ln(1–y)−−−−−−−−−√Z2=sin⁡(2πx)⋅–2l...
直方图阈值
%直方图<em>阈值</em>法 用 MATLAB实现直方图<em>阈值</em>法: clc;clear;close; I=imread('e:\role0\003i.bmp'); I1=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I1); title(' 灰度图像') grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 [m,n]=siz
多元正态分布 多元正态分布
多元<em>正态分布</em> 多元<em>正态分布</em> 多元<em>正态分布</em> 多元<em>正态分布</em>
R语言开发之正态分布了解下
在随机收集来自独立来源的数据中,通常观察到数据的分布是正常的,这意味着,在绘制水平轴上的变量的值和垂直轴中的值的计数时,我们得到一个钟形曲线,曲线的中心代表数据集的平均值。 如果在图中,百分之五十的值位于平均值的左侧,另外五十分之一位于图的右侧,我们就可以统称为<em>正态分布</em>。在R中有四个内置函数来生成<em>正态分布</em>,如下: dnorm(x, mean, sd) pnorm(x, mean, sd) qn...
matlab画正态分布图简单算法
matlab中的常用概率分布函数。 用matlab画<em>正态分布</em>图的代码: clear all; x=-4:0.1:4; y=normpdf(x,0,1); figure; plot(x,y);grid; legend('标准<em>正态分布</em>'); 结果如下 算出<em>正态分布</em>的alpha分位点。 用inv函数来实现:
正态分布可以生成均匀分布吗?
通过算法生成的随机数是“伪随机”的,也就是说,在设定好第一个数之后,后面的数字的序列是确定的,并且经过一个非常大的循环会回到第一个数的状态,然后周而复始。显然,摇号、抽奖的程序是不能通过伪随机数来实现的。现实中常常基于某种热噪声来实现真正的随机数。假定某热噪声是标准<em>正态分布</em>,那么能否将它转换成(0,1)区间上的均匀分布______? 忽略测量和计算误差,可以转换为(0,1)区间上的均匀分布
正态分布及抽样分布
参考:http://jpkc.hnu.cn/fxhx/html/book/upload_book/n16/200409021700/1anal mass/1.5.2.htm <em>正态分布</em>也称常态分布或常态分配,是连续随机变量概率分布的一种。人们把均值为μ、标准偏差为σ的<em>正态分布</em>记作N(μ,σ)。其公式如下所示: 其图形如下   ​ ​x是从此分布中
如何用matlab画正态分布曲线
MATLAB里有直接的函数。调用语法如下:(<em>正态分布</em>又被称为高斯分布) y = gaussmf(x,[sig c]) 其中x是变量,sig就是你图片里的σ,而c就是你图片里的μ,比如: 下面是一个例子,你可以直接复制到MATLAB中运行就可以得到一个方差为2,均值为5的<em>正态分布</em>函数了: x=0:0.1:10; y=gaussmf(x,[2 5]); plot(x,y) xlabel('
正态分布的前世今生:正态分布的各种推导
转载自:http://www.itongji.cn/article/111313452012.html 【编者注】几乎所有的经济模型都有假设前提,学过计量经济学的同学都知道古典假设,而<em>正态分布</em>又在假设中占有十分重要的作用,小编偶然间在我爱自然语嫣处理这个博客中发现了《<em>正态分布</em>前世今生》的系列文章,文章以名人、故事为主线简单的描述了<em>正态分布</em>的前世今生,这里特推荐给大家。      
python-检验33品种数据是否是正态分布
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 22 17:03:16 2017 @author: yunjinqi E-mail:yunjinqi@qq.com Differentiate yourself in the world from anyone else. """ import pandas as pd import num
转:关于正太分布和多维正态分布的理解(知乎)
多维高斯分布是<em>如何</em>由一维发展而来的? - 王赟 Maigo的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/36339816/answer/67043318
R语言检测数据正态分布
输入     注释     >     nx  c(rnorm(10))     随机产生10个<em>正态分布</em>的数据     >     nx     查看nx           [1] -0.83241783 -0.29609562 -0.06736888  -0.02366562 0.23652392  0.975709
记忆正态分布公式
R语言代码:x &amp;lt;- seq(-2,2,0.1) par(mfrow=c(2,3)) plot(c(-2,2), c(0,8), type='n', main='exp(x)') lines(x, exp(x), col='red') plot(c(-2,2), c(0,8), type='n', main='exp(abs(x))') lines(x, exp(abs(x)), col...
用C语言产生服从标准正态分布的随机数
使用现代优化理论中的混合同余法,用C语言产生服从标准<em>正态分布</em>的随机数。
产生服从正态分布随机数(转载)
原文章地址:http://www.cnblogs.com/zztt/p/4025207.html 一、为什么需要服从<em>正态分布</em>的随机函数 一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数,能够模拟等概率出现的情况,例如 扔一个骰子,1到6点的概率应该相等,但现实生活中更多的随机现象是符合<em>正态分布</em>的,例如20岁成年人的体重分布等。   假如
正态分布与均匀分布之间的变换
一、任何分布都能化为[0,1][0,1][0,1]均匀分布   假设FX(a)=p(x≤a)FX(a)=p(x≤a)F_X(a)=p(x\le a)为累积分布函数,f(x)f(x)f(x)为概率密度函数,FX(a)=∫a−∞f(x)dxFX(a)=∫−∞af(x)dxF_X(a)=\int_{-\infty}^af(x)dx,则存在如下等式   P(FX(X)≤a)=P(X≤F−1X(a))=...
OpenCV篇6---图像阈值(重点,很适用)
学习目标1、学习基本<em>阈值</em>,自适应<em>阈值</em>,大津的<em>阈值</em>等;2、学习这些函数:cv2.threshold,cv2.adaptiveThreshold等。分节讲解如下:1、基本<em>阈值</em>如果像素值大于<em>阈值</em>,则会分配一个值(可能为白色),否则会分配另一个值(可能为黑色)。 使用的函数是cv2.threshold。 第一个参数是源图像,它应该是灰度图像。 第二个参数是用于分类像素值的<em>阈值</em>。 第三个参数是maxVal,...
如何用均匀分布随机数生成正态分布随机数
<em>如何</em>用均匀分布随机数生成<em>正态分布</em>随机变量 前言 在Monte Carlo模拟技术中,许多地方都需要用到符合标准<em>正态分布</em>(高斯)的随机数来设计采样方案,因此了解<em>如何</em>用均匀分布随机数(实际上是均匀分布的伪随机数)来生成标准<em>正态分布</em>的随机数十分重要。本文将对这个最基本的问题做讨论,并提供c++11代码。 我们介绍两种算法: The Box–Muller transform 和 The Zig...
统计简单学_正态分布
<em>正态分布</em>
python正态分布代码
代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # Python实现<em>正态分布</em> # 绘制<em>正态分布</em>概率密度函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ x = np.linspace(u - 3*sig
正态分布的一些事儿
本文整理了<em>正态分布</em>的一些常用的性质,以供备忘之用。目录概念 概率密度函数 分布函数 特殊情况标准<em>正态分布</em> 性质 相关matlab函数 概念概率密度函数若连续型随机变量XX的概率密度为 f(x)=12π−−√σe−(x−μ)22σ2,−∞<+∞f(x)= \frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2\sigma^{2}}},-\inf
python数据分析——安装numpy,生成正态分布并简单分析
安装numpy包,生成<em>正态分布</em>数组并简单分析
matlab 判断是否符合正态分布 lillietest
lillietest                    Lilliefors检验 常用语法                   [h,p]=lillietest(X) 说明                    返回值h为假设,只有0和1两种情况,h=0假设符合<em>正态分布</em>,h=1假设不符合<em>正态分布</em>                    返回值p为方差概率,也可以说事情的发生概率,p&amp;...
【机器学习】正态分布的判别函数
有很多种方法来表述模式分类器,其中用的做多e
C语言--生成正态分布随机数
摘要:       随机数在实际运用中非常之多,如游戏设计,信号处理,通常我们很容易得到平均分布的随机数。但<em>如何</em>根据平均分布的随机数进而产生其它分布的随机数呢?本文提出了一种基于几何直观面积的方法,以<em>正态分布</em>随机数的产生为例讨论了任意分布的随机数的产生方法。  正文: 一、平均分布随机数的产生       大家都知道,随机数在各个方面都有很大的作用,在vc的环境下,为我
概率算法-均匀分布产生正态分布
大部分语言只能产生均匀分布的随机数。C语言用(double)rand()/RAND_MAX产生0到1之间均匀分布的随机数。那么<em>如何</em>产生<em>正态分布</em>的呢? 一般,一种概率分布,如果其分布函数为y=F(x),那么,y的范围是0~1,求其反函数G,然后产生0到1之间的随机数作为输入,那么输出的就是 符合该分布的随机数了:      y= G(x)     以指数分布为例,假设参数为a,那么概率密度函
正态分布随机数的产生
最近平凡听到关于<em>正态分布</em>采样相关的内容,突然想到一个问题: 到底<em>如何</em>利用<em>正态分布</em>采样? 正好近期模式识别课程上也有一个相关的内容,整理了一下查到的资料。一。柱状图估计分布 假设样本x N(u,θ)x~N(u, \theta), 其pdf图如下: 设想一下如果我们并不是很清楚<em>正态分布</em>的mean和var,只有一些训练的数据样本,该<em>如何</em>估计样本分布的参数? 【图片来自南京大
C#产生正态分布、泊松分布、指数分布、负指数分布随机数(原创)
http://blog.sina.com.cn/s/blog_76c31b8e0100qskf.html 在编程过程中,由于数据仿真模拟的需要,我们经常需要产生一些随机数,在C#中,产生一般随机数用Random即可,但是,若要产生服从特定分布的随机数,就需要一定的算法来支持了,为了方便广大编程人员,我将我再做项目过程中用到的产生服从<em>正态分布</em>、泊松分布、指数分布以及负指数分布随机数的方法与
检验样本是否服从正态分布,处理偏态分布
在数据分析中如果某个数据服从<em>正态分布</em>的话,我们可以利用<em>正态分布</em>的性质做出很多有意义的分析,例如t-检验。。<em>如何</em>检验样本是否服从<em>正态分布</em>? 可以使用Q-Q图来进行检验,Q-Q图是一个散点图,点(x, y)表示数据x的某个分位数,y表示和x的分位数相同的分位数(即FX(x)=FY(y)F_X (x)=F_Y(y)),如果说两个分布的QQ图在一条直线上,则说明每个[xi,xi+1],[yi,yi+1][
均匀分布生成标准正态分布 python
三种由(0,1)均匀分布构造标准<em>正态分布</em>随机变量的方法: Box–Muller算法 ,中心极限定理和Kinderman and Monahan method。
正态分布以及相关的抽样分布
by QZQ 基本 定义 性质 定性分析参数 标准<em>正态分布</em> 引理 分位点 相关的样本分布 2chi2分布 性质 上分位点 tt分布 上分位点 FF分布 上分位点 正态总体的样本均值与样本方差的分布 基本定义 若连续型随机变量X的概率密度为f(x)=12π‾‾‾√σe−(x−μ)22σ2,−∞<∞f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma } e ^{- \frac{(x-\
正态分布拟合
当我们有了一个矩阵,<em>如何</em>判断矩阵里面的元素是否满足<em>正态分布</em>,以及<em>如何</em>绘制图像和求参数。我根据自己最近使用matlab的一些体会,将大致方法写下。 1、矩阵元素转化成行向量 reshape()函数 example: A =      1     2     3      4     5     6      7     8     9 >> B=reshape(A,1,9)  
如何用JAVA产生符合正态分布的随机数
<em>正态分布</em>java.util.Random里的nextGaussian(),生成的数值符合均值为0方差为1的高斯/<em>正态分布</em>,即符合标准<em>正态分布</em>。 产生数字的范围:任何数都有可能,不过在0左右的数字较多。 产生N(a,b)的数:Math.sqrt(b)*random.nextGaussian()+a; 即均值为a,方差为b的随机数
SPSS中如何检验数据是否服从正态分布(含举例)
在得到一系列数据后,<em>如何</em>利用SPSS去检测这些数据分布是否服从<em>正态分布</em>。
matlab仿真正态分布曲线
% y= normpdf(x, mu,sigma)             mu --------期望, sigma-------------标准差 x=linspace(0,20); y1=normpdf(x,7,1); y2=normpdf(x,10,2); y3=normpdf(x,7.6,sqrt(0.8)); figure('color','w'); y=[y1;y2;y1.
用 Python 检验数据正态分布的几种方法
什么是<em>正态分布</em> 关于什么是<em>正态分布</em>,早在中学时老师就讲过了。通俗来讲,就是当我们把数据绘制成频率直方图,所构成曲线的波峰位于中间,两边对称,并且随着往两侧延伸逐渐呈下降趋势,这样的曲线就可以说是符合数学上的<em>正态分布</em>。由于任何特征的频率总和都为100%或1,所以该曲线和横轴之间部分的面积也为100%或1,这是<em>正态分布</em>的几何意义。 如下图,是数据统计实例中出现的<em>正态分布</em>性数据: 为什么要做正...
利用python制作正态分布
jupyter notebook
正态分布PDF,CDF,PPF有关正态分布产生,及其P值和Z值计算,及如何确定正态分布的sigma值,使其满足以下情形:正态分布一个区间x在[0,1]内,均值为0.5,端点坐标为(0,0),(1,0)
问题1:标准<em>正态分布</em>(根据z值求p值),z值代表面积,p值代表概率; 用U表示标准<em>正态分布</em>,临界值Zα满足P(U&amp;gt;Zα)=Zα,即P(U≤Zα)=1-α。当α=0.025时,就是查表中0.975对应的值,0.975在表中1.9那一行,0.06那一列,所以Z0.025=1.96。 &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; import scipy.stats as st &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; st.n...
为什么正态分布如此常见?
自然界中存在大量的<em>正态分布</em>,比如女性的身高: 图片出自这里。 <em>正态分布</em>的英文名为:Normal Distribution,台湾翻译为常态分布,可见一斑。可是为什么这么常见呢? 每个人都相信它(<em>正态分布</em>):实验工作者认为它是一个数学定理,数学研究者认为他是一个经验公式。 ----加布里埃尔·李普曼 1 高尔顿钉板 弗朗西斯·高尔顿爵士(1822-1911),查尔斯·达尔文的表弟...
C++与正态分布
<em>正态分布</em>(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution)。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为<em>正态分布</em>的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。我们通常所说的标准<em>正态分布</em>是μ = 0,σ = 1的<em>正态分布</em>。   从上图可以看出,
Python金融大数据分析-正态性检验
1.话题引入 我们在线性回归做假设检验,在时间序列分析做自回归检验,那么我们<em>如何</em>检验一个分布是否是<em>正态分布</em>的呢? 首先,我们定义一个用来生成价格路径的函数。当然啦,在这之前我们先导入我们今天要用的库。 import numpy as np np.random.seed(1000) import scipy.stats as scs import statsmodels.api as sm
matlab完成对符合正态分布数据的抽样
实现利用matlab对服从<em>正态分布</em>的数据进行抽样
异常检测的阈值,你怎么选?给你整理好了...
异常值是指距离其他观测值非常遥远的点,但是我们应该<em>如何</em>度量这个距离的长度呢?同时异常值也可以被视为出现概率非常小的观测值,但是这也面临同样的问题——我们要<em>如何</em>度量这个概率...
根据对数正态分布产生随机数
根据对数<em>正态分布</em>产生随机数
[C#] 查标准正态分布
C#里面要计算<em>正态分布</em>是一件比较麻烦的事情,一般是通过查表来实现的。
写R脚本:以对多分组数据进行正态分布检验为例
问题提出 <em>正态分布</em>检验一次只能检验一个分组,如果有多组数据需要检验,则需要运行多次 解决思路 使用循环命令可以实现按一定规则计算。 如果以后也经常需要使用,写成脚本调用更方便些,需要使用的时候直接调用即可。 脚本针对的场景相对直接使用循环命令更广泛写,如果仅使用循环命令,很多参数与类型定义直接使用数据对应的即可,因此写脚本难度相对高一些,但是设计出可以通用的脚本也是小小的成就。 ...
用C#实现计算标准正态分布
static double f(double x)  {   double f=Math.Exp(-x*x/2)/Math.Sqrt(2*Math.PI);   return f;  }   ///   /// 应用程序的主入口点。  ///   [STAThread]  static void Main()   {   Application.Run(new Form1());  }  priv
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