lognorm方法的参数容易把人搞蒙。例如lognorm.rvs(s, loc=0, scale=1, size=1)中的参数s,loc,scale, 要记住:loc和scale并不是我们通常理解的对数变化后数据的均值mu和标准差sigma,如下面所述: The probability ...
. 标准正态分布表与常用值 Z score 是非标准正态分布标准化后的 x即 z x amp x amp x BC amp x C role presentation z x z x 表头的横向表示小数点后第二位,表头的纵向则为整数部分以及小数点后第一位 两者联合作为完整的 x,坐标轴的横轴 表中的值为图中红色区域的面积,也即 cdf,连续分布的累积概率函数,记为 amp x A x role ...
2018-05-20 12:32 0 1005 推荐指数:
lognorm方法的参数容易把人搞蒙。例如lognorm.rvs(s, loc=0, scale=1, size=1)中的参数s,loc,scale, 要记住:loc和scale并不是我们通常理解的对数变化后数据的均值mu和标准差sigma,如下面所述: The probability ...
scipy.stats与统计学:4个概率分布:N,chi2,F,t 四个常用分布的概率密度函数、分布函数、期望、分位数、以及期望方差标准差中位数原点矩: 1,正态分布 ...
https://www.jianshu.com/p/ec35a505ba90 这里会罗列一些统计学中的检验方法,当然顺序以笔者遇到的为准。 1.方差分析 1.1 概述 ...
X~N(μ,σ²):一般正态分布:均值为μ、方差为σ² http://blog.csdn.net/zhanghongxian123/article/details/39008493 对于标准正态分布来说,存在一张表,称为:标准正态分布表: 该表计算的是:P(X<=x ...
目录 1.标准正态分布 2.Excle中的正态分布 3.Excel标准正态分布的反函数 1.标准正态分布 根据分布值得到累计密度函数,例如分布值为1,则累计密度为: 0.5 + 0.841344746068543 ≈ 0.841 也就是当标准差位于+1时 ...
#皮尔逊相关系数: 用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间 from scipy.stats import pearsonr x = [0.5, 0.4, 0.6, 0.3, 0.6, 0.2, 0.7, 0.5] y = [0.6, 0.4, 0.4 ...
[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: ...
正态分布和标准正态分布的联系及区别 一、总结 一句话总结: 标准正态分布是正态分布的一种,平均数为0,标准差为1。 二、正态分布和标准正态分布的联系及区别 转自或参考:正态分布和标准正态分布的联系及区别?https://zhidao.baidu.com/question ...