正態分布 若隨機變量x服從有個數學期望為μ,方差為σ2 的正態分布,記為N(μ,σ) 其中期望值決定密度函數的位置,標准差決定分布的幅度,當υ=0,σ=1 時的正態分布是標准正態分布 判斷方法有畫圖/k-s檢驗 畫圖: 結果如下: 使用ks檢驗 ...
方法:P P圖 Q Q圖 DW檢驗 杜賓 瓦特森檢驗 Q Q圖 分位數圖示法 Quantile Quantile Plot,簡稱 Q Q 圖 統計學里Q Q圖 Q代表分位數 是一個概率圖,用圖形的方式比較兩個概率分布,把他們的兩個分位數放在一起比較。首先選好分位數間隔。圖上的點 x,y 反映出其中一個第二個分布 y坐標 的分位數和與之對應的第一分布 x坐標 的相同分位數。因此,這條線是一條以分位數 ...
2021-06-02 20:11 0 5383 推薦指數:
正態分布 若隨機變量x服從有個數學期望為μ,方差為σ2 的正態分布,記為N(μ,σ) 其中期望值決定密度函數的位置,標准差決定分布的幅度,當υ=0,σ=1 時的正態分布是標准正態分布 判斷方法有畫圖/k-s檢驗 畫圖: 結果如下: 使用ks檢驗 ...
Q-Q圖 Q-Q圖是一種散點圖,對應於正態分布的Q-Q圖,就是由標准正態分布的分位數為橫坐標,樣本值為縱坐標的散點圖. 要利用QQ圖鑒別樣本數據是否近似於正態分布,只需看QQ圖上的點是否近似地在一條直線附近,而且該直線的斜率為標准差,截距為均值. 用QQ圖還可獲得樣本偏度 ...
一、正態分布視角下的「優異問題」 這篇文章咱們把“正態分布”這個知識給發揮一下,我們知道世界上很多事物都符合正態分布,包括人的身高和智商、產品的質量等等。下面這張圖描寫了一個均值是 1,標准差是 0.1,總數量也是 1 的正態分布曲線, 咱們以智商為例。圖中橫坐標代表智商的高低,越往曲線 ...
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 ...
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 ...
) 對數變換常用於 (1)使服從對數正態分布的數據正態化。如環境中某些污染物的分布,人體中某些微 ...