大橙子网站建设,新征程启航
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若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ)
其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布
判断方法有画图/k-s检验
画图:
#导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #构造一组随机数据 s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value']) #画散点图和直方图 fig = plt.figure(figsize = (10,6)) ax1 = fig.add_subplot(2,1,1) # 创建子图1 ax1.scatter(s.index, s.values) plt.grid() ax2 = fig.add_subplot(2,1,2) # 创建子图2 s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2) s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2) plt.grid()