在對數據進行線性擬合時，常常要求該變量滿足正態分布，通常變量不滿足或者正態分布擬合的不是很好。 如何把這些數據轉換成正態分布的數據？ 1.使用log()函數通常能使數據集向正態分布靠近。 若數據集中數據存在負數，則需要對數據進行預處理： 大致預處理如下：1）對數據進行歸一化，即把數據映射 ...

普通正態分布轉換成標准正態分布 一、總結 一句話總結： $$z = \frac { X - \mu } { \sigma }$$ 二、普通正態分布如何轉換到標准正態分布 證明過程可以看這里： https ...

寫在前面： 　　高考復習筆記 目錄 定義 歷史 分類 一維正態分布 二維正態分布 標准正態分布 ...

學習備忘內容來自：普通正態分布如何轉換到標准正態分布 一般用N（μ，σ2）表示均數為μ，方差為σ2的正態分布。 如何判斷一組數據是否符合正態分布 3.幾個應用的例子 3.1 假設公共汽車門的高度按成年男性碰頭機會 ...

定義 正態分布的期望和方差 期望 \[EX = \mu \] 證明 設隨機變量 \(X \sim N(\mu, \sigma^2)\), 求 \(EX\). 解 \[EX = \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx ...

摘要：程序員眼中的統計學系列是作者和團隊共同學習筆記的整理。首先提到統計學，很多人認為是經濟學或者數學的專利，與計算機並沒有交集。誠然在傳統學科中，其在以上學科發揮作用很大。然而隨着科學技 ...

在實際研究中，很多時候都需要數據滿足正態分布才可以。比如說回歸分析，其實做回歸分析有一個前提條件即因變量需要滿足正態分布性。也比如說方差分析，其有一個潛在的前提假定即因變量Y需要滿足正態分布。還有很多種情況，比如T檢驗，相關分析等等。 但這種情況往往被分析人員忽略掉，或者是數學基本不夠扎實 ...

在對數據建模前，很多時候我們需要對數據做正態性檢驗，進而通過檢驗結果確定下一步的分析方案。下面介紹 Python 中常用的幾種正態性檢驗方法： scipy.stats.kstest kstest 是一個很強大的檢驗模塊，除了正態性檢驗，還能檢驗 scipy.stats 中的其他數據分布 ...