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正态分布算法
用matlab产生1000个服从某种条件下的
正态分布
的随机数
答:
mvnrnd(mu,sigma,number)——产生number个均值为mu,协方差矩阵为sigma的
正态分布
随机数。例子:mvnrnd([1,2],[2 1;1 4],100)要求随机数范围在0-1之间,均值可取0.5;又由于正态分布99.7%的值在平均数左右三个标准差的范围内,所以标准差取0.5/3。因为只是要近似服从正态分布,可以考虑把...
检验数据是否服从
正态分布
答:
由于 样本数量 为10, 小样本 时关注 SW检验 的结果,所以此处显著性0.145,可以认为数据是
正态分布
的。在输出结果部分还可以生成直方图、茎叶图、QQ图等,可以根据图形做出观测,若要检验是否服从正态分布还是需要用
算法
进行检测。ref:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzEzODA5NQ==&mid...
...管寿命X(以小时计算)服从期望值=160的
正态分布
答:
-1 ≥0.08 期望值的应用:1、在统计学中,当估算一个变量的期望值时,一个经常用到的方法是重复测量此变量的值,然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。2、在概率
分布
中,期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。3、在经典力学中,物体重心的
算法
与期望值的算法十分近似。
minitab如何操作 非
正态分布
转成正态分布
答:
某些非
正态分布
的数据,可以通过BOX-COX变换成正态分布。minitab是一种6σ管理的专用工具软件.在做6σ项目时,可用它强大的统计、分析功能对过程数据进行分析,测定你现在的sigma水平,分析缺陷产生的主要原因,帮助你改进工作流程,提高sigma水平。其他更多功能 相关分析:加入矩阵图和置信区间。回归:加入效应...
《底层逻辑》指数级增长、
正态分布
和幂律分布
答:
们先来定义“产品”和“服务”:边际交付时间为零的叫产品;边际交付时间不为零的,边际交付时间越高的,越是服务。对求职者来说,服务业是“就业池”,每个人必须花时间提供服务,不会轻易被机器和
算法
替代。对创业者来说,服务业是“避风港”,符合
正态分布
,中间可以容纳很多中小企业。但是中小企业...
贝叶斯分类中假定2类的类条件分布概率是
正态分布
怎么求先验概率_百度知 ...
答:
用matlab求态布概率函数normpdf使用格式 Y = normpdf(X,mu,sigma)mu——均值μ sigma——标准偏差σ 例:>> Y = normpdf(1.5,0.5,1)Y = 0.24197
基数估计探秘:Linear Counting与Flajolet-Martin
算法
答:
对
正态分布
而言,μ的最大似然估计(MLE)是样本均值,其证明过程可以 参考这里 。 而u正是从正态分布总体中随机抽取的样本,故u就是E(u)的MLE。根据MLE的不变性,因为函数f(x) = -m · ln(x/m)可逆,即得出基数n的MLE:
算法
得证。由于计算过程太长,所以直接给出论文中的结论:可见,...
...好像有些
算法
要求变量必须是正太
分布
的,我想知道什么时候需要对数据...
答:
这跟数据预处理可能有关系,当要使用的实验数据没有满足实验要求时,就需要对数据进行规范化处理。
50块25个拼手气红包怎么分配
答:
小编精心为大家准备了一下相关材料,大家可以好好的看一看下面柱形图和指数分布柱形图所得出的红包获取平均值,具体数据就在下文哦,感兴趣的小伙伴们来看吧!首先,我们来讨论一下为什么要采用截尾
正态分布
。介绍一种非常直接的方法:如果我有50元,要发给25人。那么我用连续均匀分布随机产生24个位于0到...
常见的数据转换策略有哪些?
答:
2. 数据归一化(Data Scaling):数据归一化与规范化相似,但目标是使数据符合特定的分布,如
正态分布
。归一化可以用于很多场合,比如一些机器学习
算法
(如逻辑回归和线性判别分析)假设输入特征符合正态分布。3. 数据离散化(Data Discretization):数据离散化是将连续变量转换为离散变量的过程。这种转换...
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