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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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...
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
请教一个正态分布函数的数值计算方法
在以下网站看到了一个计算器,全部由Javascript实现,能够实现<em>正态分布</em>函数的计算。 网站地址:http://statpages.org/scicalc.html 我很疑惑的是,<em>正态分布</em>函数非初等
贝叶斯决策理论(三)
本节结合上2节内容介绍<em>正态分布</em>的贝叶斯分类器。 首先介绍多元<em>正态分布</em>的数学基础。 密度函数
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)  
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
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。
Matlab信号提取、频谱分析、滤波、阈值设定、寻找极值点
from:    http://blog.sina.com.cn/s/blog_491b86bf0100noty.html好的作业题目可以激起人挑战的欲望,并指引着自己学习一系列的东西。可是这样的题目并不常见,上一次见到是什么时候我已经不记得了,昨天,一道让人忍不住叫好的作业题目摆在我的面前。先看题目,是某大学大四学生的课程作业:-------题目Heart Beat Period Detecti...
第十一讲.异常检测
本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM(Support Vector Machines 支持向量机)、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine learning中
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...
标准正态分布正反函数
反函数用一般公式很难求解,用二分法递归到一个固定深度求解。 [code=&quot;java&quot;] @Test public void testNi() { System.out.println(NormalDistributionUtil.Ni(3)); } @Test public void testInverse() { System.out.println(N...
马氏距离计算并设定阈值
% explain:计算主成分得分的马氏距离 % Dis_out——马氏距离输出 % erase_xuhao——异常样本的序号 % erase_N——异常点的总数 % data——输入数据,行为样本,列为特征 % weight——<em>阈值</em>调整权重系数,Threshold=mean(D)+weight*标准差 %lmd——前n个主成分对应的方差
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:/
系统学习深度学习(九)--激活函数总结
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22142013这个文章,写的接地气,强烈推荐。http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html类似,但也值得一看。转自:http://blog.csdn.net/losteng/article/details/50833861激活函数是用来加入非线性因素的,因为线性模型的表达能力不够。常用激活函数...
[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。
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
机器学习课程——正态分布
<em>正态分布</em>(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution) 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的<em>正态分布</em>,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。当μ = 0,σ = 1时的<em>正态分布</em>是标准<em>正态分布</em>。 公式: 接下来画一个标准<em>正态分布</em>
【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...
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,...
已知背景和物体的均值方差,求最佳分割阈值
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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...
车牌识别中阈值的选定
车牌识别的第一步就是对输入的图像进行二值化处理。二值化是分别把亮度低于<em>阈值</em>和高于<em>阈值</em>的点进行分类的工程。其中<em>阈值</em>选取十分重要。如下图所示: 输入的原始图像 <em>阈值</em>过大的情况 <em>阈值</em>过小的情况 正确的二值化 从图中可以看到<em>阈值</em>选择错误,将直接导致无法定位车牌。 不过这也提示我们,<em>阈值</em>选择可以从车牌是否定位入手:先根据图像的明暗情况选择一个<em>阈值</em>。如果无法定位车牌,则换用其它<em>阈值</em>,进行多次尝试。但是这样可能会严重浪费CPU,因为整个过程系统开销很大。这就要求对软件进行优化。优化的思
直方图、正态分布图与SPC图
统计过程控制图(Statistical Process Contol,SPC)就是应用统计计算对生产过程中的各个阶段所搜集的产品数据进行统计分析,依据产品质量标准,调整生产过程,从而达到改进产品质量的目的。有些书籍称其为管制图。SPC从图形上看也有个过程,就是从直方图,到<em>正态分布</em>图,再到SPC图的发展过程。 1.直方图 直方图就是将所收集的数据.特性质或结果值,用一定的范围在横轴上加以区分成几
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...
指数函数的研究
1. 基本形式{y=exy=e−x \left\{ \begin{array}{l} y=e^x\\ y=e^{-x} \end{array} \right. 2. 系数f(x)=⎧⎩⎨1θe−x/θ,0,x>0其他 f(x)=\left\{ \begin{array}{ll} \frac1\theta e^{-x/\theta},&x\gt 0\\ 0,&其他 \end{array} \right
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!
opencv图像阈值设置
opencv python 图像<em>阈值</em>设置
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
图像分割:阈值法-双峰法
二值图像和label图像是图像分割中经常用到的两种图像。二值图像的每个像素只有两种可能的取值,例如0或者255。通常0代表图像的背景,而255代码图像前景。图像二值化是最简单的图像分割模型。      1996年,Prewitt提出了直方图双峰法,即如果灰度级直方图呈明显的双峰状,则选取两峰之间的谷底所对应的灰度级作为<em>阈值</em>。 注意:应用灰度直方图双峰法来分割图像,也需要一定的图像先验知识,...
煤岩CT图像二值化阀值选取及三维重构技术研究
运用工业 CT 实验系统(简称为 DT-3)对煤样完成单轴加载实验,并对煤样进行一系列断 层扫描,获取到不同截面处的破坏CT图像。基于图像分割技术,对图像的灰度级别设定不同的 二值化阀值,得出不同阀值下的孔隙面积变化曲线图;并提出以拐点处对应的阀值作为裂隙图 像二值化阀值时效果最佳。由上述研究结果结合灰度线性加权平均插值方法,编程实现了煤岩 CT 图像的三维重构,为后续研究煤岩裂隙三维表征提供了科学依据。
Matlab中的正态分布概率函数
normcdf函数用来获得<em>正态分布</em>的概率分布函数; 也就是 normcdf(x)=Pr{Z≤x}Pr\{Z\leq x\}, 这里ZZ是均值为0,方差为1的标准正态随机变量. 若想获得均值为 μ\mu,方差为 σ\sigma的概率分布函数:normcdf(x,mu,sigma)即可.normpdf用来获得<em>正态分布</em>的概率密度函数. 用法与上同.
python中绘制roc曲线计算阈值
thresh.npy为正样例与反样例分别算出来的值,删去错误的预测样本,通过画roc曲线来计算<em>阈值</em> # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.metrics import roc_curve, auc import utils.config as config ...
R中验证正太分布检验及求取其方差和均值
什么是正太分布检验? 判断一样本所代表的背景总体与理论<em>正态分布</em>是否没有显著差异的检验。 方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: [plain] view plaincopy norm_expression  #curve(norm_expression, -4, 4, col="red") #标准
正态分布及matlab实现
<em>正态分布</em>(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为: X∼N(μ,σ2), 则其概率密度函数为 <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
opencv 提取轮廓大于某个阈值的图像
#include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "stdio.h" int main(int argc, char** argv) { const char* inputImage = "d:/3.jpg"; Mat img; int threshval =100; img = imr
matlab 实现双峰法全局阈值处理
img=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\lwx.JPG'); im=rgb2gray(img); im_median=medfilt2(im); % 直方图 0-255 h = imhist(im_median); % 求极大值 粗略的算了一下 %IndMax=find(diff(sign(diff(count)))&amp;lt;0)+1; [cnt,x...
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。
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>
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...
异常点检测算法(一)
原创: 张戎 数学人生 2016-06-23异常点检测(又称为离群点检测)是<em>找出</em>其行为很不同于预期对象的一个检测过程。这些对象被称为异常点或者离群点。异常点检测在很多实际的生产生活中都有着具体的应用,比如信用卡欺诈,工业损毁检测,图像检测等。异常点(outlier)是一个数据对象,它明显不同于其他的数据对象,就好像它是被不同的机制产生的一样。例如下图红色的点,就明显区别于蓝色的点。相对于蓝色的点而...
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.
SPSS如何验证是否符合正态分布
SPSS<em>如何</em>验证是否符合<em>正态分布</em> <em>正态分布</em>是T检验等统计分析的前提交通,本经验将介绍<em>如何</em>使用SPSS验证是否符合<em>正态分布</em>。 工具/原料 SPSS Statistics 测试数据集 方法/步骤 1 首先准备测试数据集,可以通过Excel或者Python等生成数据,本经验提供数据集如下: 81.09 81.73 82.38 83.02 83.67 ...
基于直方图双峰特性的图像分割Matlab代码
假设某图像的灰度直方图具有二峰性( f(Ta)=Ha; f(Tb)=Hb ),表明这个图像较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。取二峰间的谷点为<em>阈值</em>Th,可以得到好的二值处理的效果。
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!
如何判断随机变量是否服从正态分布
(分布检验问题)假设有n个随机数,检验这些随机数是否由高斯分布产生,方法如下: 1. 计算n个随机变量的平均值u; 2. 对n个随机变量排序,并计算相邻两个数的差dx; 3. 对第2个数到第n个数,计算z[i]=(x[i]-u)/dx; 4.求出max{z[i]},min{z[i]},将区间[min,max]划分n份,统计属于前i个区间的z[j]元素个数,即满足z[j]&amp;lt;=min+(...
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
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...
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。
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
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
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
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...
开机时间排名——一个正态分布的应用的案例
原文链接:http://www.datastudy.cc/to/37     觉得很有用,但是用不上。     这个肯定是很多人对《统计学》这一门课程的直观感觉,如果这货一点用处都没有,那是不可能的,大学的老师又不傻,没用的课程不会做为基础课程开设。但是你说它有用在哪里,又没有办法举例出来,所以就用不上了。     坦白来讲,我不想开设一门所谓的《傻瓜
正态分布-python建模
目录 0.概念 1.绘制单个正太分布 2.比较多个<em>正态分布</em> 2.1偏态和峰态 3.应用 4. z分数 5.中心极限定理 6.大数定理 7.二项式分布与<em>正态分布</em>图比较  8.你的数据是<em>正态分布</em>吗 0.概念   <em>正态分布</em>的函数(又称密度函数)为                  标准<em>正态分布</em>这两个参数分别为0与1。 标准<em>正态分布</em>的密度函数可写作:   所有正太分布都可以转化成标准<em>正态分布</em> ...
图像二值化阈值选取
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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-\
判别数据是否满足正态分布,将非正态分布转化为正态分布
本文主要分两个部分,(1)判别当前数据是否满足<em>正态分布</em>;(2)介绍几种非<em>正态分布</em>转化为<em>正态分布</em>的方法; 1. <em>正态分布</em>判别 常用的<em>正态分布</em>判别方法主要有三种方法: (1)直方图:直方图(Histogram)又称质量分布图。是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。如下图1所示为满足<em>正态分布</em>的直方图样例。 (2)P-P...
如何确定Z检验的值(查正态分布表时要注意中间的数字都是面积,最左边一列和最上面一行都是Z值)...
一、当给定了检验的显著性水平a=0.05时,如果检验时要检验是否相等,就是双侧检验,允许左右各有误差,即a/2=0.025。此时要查尾部面积是0.025时的Z值。但是我们参考书中说明表中间的数字是指从最左面一直到右侧某一点的面积,而Z值是指从中间均值所在的位置往右计算的长度。所以当Z=0时,中间的面积=0.50就是这个道理。现在我们要的是从右边尾部面积查Z值。当右边尾部面积是0.025时,左边...
自适应平台阈值直方图均衡
最近课上老师留了一个作业,在平台直方图的基础上,增加自适应<em>阈值</em>的功能,为此查阅了相关的文献和资料。在此,将此次所写matlab程序与大家分享,如果觉得有什么不妥之处或者有什么可以改进的地方,请一定指教。首先,关于直方图均衡和平台直方图的相关知识,大家可以浏览博客 http://blog.csdn.net/fioletfly/article/details/51011399这里的内容很详尽,虽然程序...
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>。
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...
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
Python Dict找出value大于某值或key大于某值的所有项
对于一个Dict: test_dict = {1:5, 2:4, 3:3, 4:2, 5:1} 想要求key值大于等于3的所有项: print({k:v for k, v in test_dict.items() if k&gt;=3}) 得到 {3: 3, 4: 2, 5: 1} 想要求value值大于等于3的所有项: print({k:v for k, v in test_dict.it...
【寒江雪】Box-Muler算法——均匀分布转正态分布
Box-Muler算法 ​ Box-Muller,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>。 ​ Box-Muller 算法隐含的原理非常深奥,但结果却是相当简单。它一般是要得到服从<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>。 如果在 (0,1] 值域...
离群点检验方法
离群点离群点(outlier)是一个数据对象,它显著不同于其他数据对象,好像它是被不同的机制产生一样。离群点检验就是<em>找出</em>其行为很不同于预期对象的过程。应用:信用卡欺诈离群点类型离群点类型: 全局离群点 给定数据集中,如果它显著偏离数据集中的其余对象,则成为全局离群点。 情景离群点 在给定数据集中,如果关于对象的特定情境,它显著偏离其他对象,则称为情景离群点。 集体离群点 在给定数据集中,如果这些对象
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,
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;...
数据是否服从正态分布
1 SPSS详细操作:正态转换的多种方法 2 SPSS教程:判断数据<em>正态分布</em>的超多方法!
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...
C++产生正态分布
1.求均值 double sum = std::accumulate(std::begin(resultSet), std::end(resultSet), 0.0);   double mean =  sum / resultSet.size(); //均值  2.求方差 double accum  = 0.0;   std::for_each (std
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:
R_数据正态分布检验
使用R检测数据是否符合<em>正态分布</em>(<em>正态分布</em>检验) R语言正态检验; R语言QQ图; R语言概率密度曲线比较法; 详细的方法介绍在网上已经有很多了,推荐这篇概括得来讲,主要分为4钟方法: 概率密度曲线比较法 Q-Q图法 经验法则 夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk)检验法 我使用R编写了一个示例函数,同时使用了概率密度曲线比较法、Q-Q图法和夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk)检验法。至
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
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))=...
从二项分布到泊松分布再到正态分布
如果忽略分布是离散还是连续的前提(二项分布和泊松分布一样都是离散型概率分布,<em>正态分布</em>是连续型概率分布),二项分布与泊松分布以及<em>正态分布</em>至少在形状上是十分接近的,也即两边低中部高。由从 Poisson 分布到服务器的访问 可知,当 n 足够大,p 足够小(还记得泊松分布的事件间的三个条件吗,彼此独立,事件发生的概率不算太大,事件发生的概率是稳定的),二项分布逼近泊松分布
多元正态分布
多元<em>正态分布</em> 先定义一个d元随机向量,这里用列向量来表示,每一个元素都是一个一元随机变量,如   ,其转置为  其中表示这个多元随机变量的第i个分量,它是一个一维的随机变量。 高斯分布主要是用均值和方差来作为参数的分布,我们来看看随机向量的均值和方差 关于方差,在多元分布里面,就是协方差矩阵 其中
估计——一般最小方差无偏估计
- 回顾 前面一直在讲述估计量的有效性(CRLB,线性模型),而没有提到假如估计量的方差没有达到CRLB,即是有效估计量不存在,但能够求出MVU估计量(假定存在)仍然是一个重要的事(可参考文章中的图片https://blog.csdn.net/GongPF/article/details/88715517)。因此,就提出了一般MVU估计。 - 主要使用的概念和方法 - 充分统计量(Su...
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
【学习笔记】统计学入门(4/7)——正态分布
来源:http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005232026     索引—— 基本概念 连续变量的统计描述 分类变量的统计描述 <em>正态分布</em> 二项分布 参数估计与可信区间 假设检验   四、<em>正态分布</em> 1、从样本频数分布到概率分布      直方图/频率图的性质: (1)直条的面积实质上是频率(或者百分比...
Matlab实现正态分布
1)使用MatLab画出<em>正态分布</em>的概率密度函数图像。 x=[-10:0.01:10]; y=normpdf(x,0,1);%<em>正态分布</em>函数。 figure; axes1=axes('Pos',[0.1 0.1 0.85 0.85]); plot(x,y); set(axes1,'YLim',[-0.01 0.43],'XLim',[-3 3]); 图1: 2)验证概率密度函数在区间
对数正态分布拟合
在输入大量数据后 对其数据进行对数<em>正态分布</em>拟合
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
从π与e开始 理解正态分布
出于数学太差的原因,这段时间要集中加强学习,突然发现<em>正态分布</em>这个东西很难理解,看书不起作用,强迫用自己的理解去解释它,望讲清楚了就理解清楚了。 根据π与e的关系,通过一番证明我们可以得到: 我们把上面积分号内的式子看成函数f(x),实际上我们经常见到的式子是取,根据坐标变换 有 把积分号内的新式子看成f(x)我们就得到了1维<em>正态分布</em>的原形函数,只要同样用平移和缩放的坐标变换,我们...
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...
matlab 拟合正态分布
同办公室的混蛋 唉,什么都不问,就把网络重启了。只有他上不了。那是他机器的问题啊。我还在服务器上交东西呢。结果重启了,他还是上不了,其它人还是能上。我靠。里外里只有我的作业白交了。 唉。就因为他神经方面有疾病,和他在一起就得忍着? 正事。 看了之前(年表的时候)关于用matlab拟合<em>正态分布</em>的一个帖子,真好。 http://www.ilovematlab.cn/thread-20
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>
Matlab判断正态分布性检验
进行参数估计和假设检验时,通常总是假定总体服从<em>正态分布</em>,虽然在许多情况下这个假定是合理的,但是当要以此为前提进行重要的参数估计或假设检验,或者人们对它有较大怀疑的时候,就确有必要对这个假设进行检验, 进行总体正态性检验的方法有很多种,以下针对MATLAB统计工具箱中提供的程序,简单介绍几种方法。 1)Jarque-Bera检验 利用<em>正态分布</em>的偏度g1和峰度g2,构造一个包含g1,g2的分布统
机器学习小组知识点17:对数正态分布(Logarithmic Normal Distribution)
这块儿我是真的没听说过,所以直接抄了维基百科,维基万岁!概率密度函数在概率论与统计学中,对数<em>正态分布</em>是对数为<em>正态分布</em>的任意随机变量的概率分布。如果 XX 是<em>正态分布</em>的随机变量,则 exp(X)exp(X) 为对数<em>正态分布</em>;同样,如果Y Y 是对数<em>正态分布</em>,则 ln(Y)ln(Y) 为<em>正态分布</em>。 如果一个变量可以看作是许多很小独立因子的乘积,则这个变量可以看作是对数<em>正态分布</em>。一个典型的例子是股票投资的
Stanford机器学习---第十一讲.异常检测
之前一直在看Standford公开课machine learning中Andrew老师的视频讲解 https://class.coursera.org/ml/class/index 同时配合csdn知名博主Rachel Zhang的系列文章进行学习。 不过博主的博客只写到“第十讲 数据降维” http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/detai
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][
origin只画正态分布曲线,不画频率分布直方图的操作
1 选中y 列\
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。
数据的正态分布验证和方差齐性检验
在对数据进行统计分析之前,应该先查看数据的特征,然后根据其特征选择分析方法。 很多统计假设方法要求数据是符合<em>正态分布</em>的和方差齐性。 1.数据的<em>正态分布</em>验证: 夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk)检验法,适用于3 &amp;lt; 样本数&amp;lt; 5000 时的正态性检验。 &amp;gt; data2 [1] 10 7 20 14 14 12 10 23 17 20 14 13 &amp;gt; a...
EA 建模工具下载
EA 是一种很好用的建模工具,支持与TFS进行交换 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/lukelvquan/4603446?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lukelvquan/4603446?utm_source=bbsseo[/url]
C#入门经典(第三版)part5下载
C#入门经典(第三版)C#入门经典(第三版)C#入门经典(第三版) 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ryuudenne/2069127?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ryuudenne/2069127?utm_source=bbsseo[/url]
酒会抽奖程序 V1.03.xls下载
前一个上传错误,请求删除,以这个为准。 用excel内嵌vb脚本实现的抽奖程序,奖级可以设定,能自动生成抽奖统计结果页。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ice1224/2121490?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ice1224/2121490?utm_source=bbsseo[/url]
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