正态分布第8页

肯德尔系数怎么分析_SPSS统计案例笔记16：相关分析之kendall系数

谢雅颖·2023-11-07 22:54

sayasora·2023-11-07 22:54

学习笔记|SPSS|描述变量|按照3倍标准差剔除异常值|标准化值另存为变量|剔除个案|Zscore|箱图|Zscore取值范围

目录学习目的软件版本原始文档概述服从正态分布-按照3倍标准差剔除异常值读数据数据概览描述变量正态性检验异常值检验及剔除非正态分布-根据Zscore取值范围确定基础数据数据概览正态性检验Tips：箱图圆圈的含义异常值检验及剔除描述变量

打酱油的工程师·2023-11-07 22:22

第七章《搞懂算法:线性回归是怎么回事》笔记

线性回归主要是应用回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其表达形式为，e为误差，服从均值为0的正态分布。

Mamong·2023-11-07 13:19

PyTorch 入坑九：权重初始化

从梯度消失与爆炸说起常用的几种权重初始化方法不考虑激活函数饱和型激活函数xavier_uniform方法非饱和型激活函数KaimingPytorch提供的十种权值初始化方法Xavier均匀分布；Xavier正态分布

龙俊杰的读书笔记·2023-11-07 05:46

11.4~11.5置信区间、方差检测（部分）

多次抽样中，这些样本得到的参数估计值的平均值和总体参数一致这里面参数就是概率p，似然函数的目的是要求解p对于均值，方差，样本量的总体，如果是正太分布，或者非正态但样本量总体大，样本均值的抽样分布，则服从标准正态分布样本容量

CQU_JIAKE·2023-11-06 10:07

EXCEL高版本求解分布、临界值表→正态分布、正态分位数、X方、F分布、t分布

1.标准正态分布表NORM.S.DIST(Z,Cumulative)返回标准正态分布函数值参数1：用于计算标准正态分布函数的区间点参数2：逻辑值，当函数为累计分布函数时，返回值为TRUE；当为概率密度函数时

pandazdy·2023-11-06 10:03

第二章随机变量及其分布

、分布函数及其性质四、离散型随机变量的分布4.10-1分布、几何分布4.2二项分布4.3泊松分布4.4超几何分布、负几何分布（又称帕斯卡分布）五、连续型随机变量的分布5.1均匀分布5.2指数分布5.3正态分布

知乎云烟·2023-11-06 05:05

第三章多维随机变量及其分布

边缘分布函数1.2二维离散型随机变量的分布列、分布函数、边缘分布函数、边缘分布列1.3二维连续型随机变量的概率密度函数、分布函数、将二维随机变量推广到n维随机变量1.4二维连续型随机变量的边缘概率密度函数、二维正态分布二

知乎云烟·2023-11-06 05:35

piecewiseSEM非正态分布变量分析、嵌套/分层/多水平数据分析、处理重复测量和时间数据、处理空间自相关数据、处理系统发育数据、复合变量分析、处理分类变量、非线性关系数据分析、数据分组分析等

目录专题1R/Rstudio简介及入门专题2结构方程模型（SEM）介绍专题3piecewise包简介及应用案例专题4piecewiseSEM非正态分布变量分析专题5piecewiseSEM嵌套/分层/多水平数据分析专题

WangYan2022·2023-11-05 02:41

线性回归全解析: 从基础理论到 Python 实现

关键概念因变量自变量线性关系基本的线性方程表达式理解多变量回归误差项和损失函数误差项均方误差(MSE)最小二乘法什么是最小二乘法最小二乘法思想详细推导线性回归的模型假设线性关系独立性同方差性正态分布误差梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率线性回归实现波士顿放假预测手搓线性回归概述线性回归

我是小白呀·2023-11-04 07:48

异常检测方法总结

原文链接：异常检测方法总结一、基于分布的方法1.3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。

一缕阳光lyz·2023-11-04 03:50

学习笔记|正负偏态的转换方法|对数转换|正态得分法|适用条件|《小白爱上SPSS》课程：加餐 | 如何将非正态分布数据转换为正态分布的？手把手教你SPSS操作

目录学习目的软件版本原始文档将非正态分布数据转换为正态分布一、正负偏态的转换方法（一）正偏态数据转换方法（二）负偏态数据转换方法三、正态性检验（一）操作如下（二）结果解读四、SPSS：对数转换法（一）选择检验方法和操作步骤

打酱油的工程师·2023-11-03 17:37

GMM模型与EM算法

GMM模型与EM算法-->聚类->无监督机器学习[参考]一、单个高斯分布GM的估计参数1.1高斯分布结果趋近于正态分布每次弹珠往下走的时候，碰到钉子会随机往左还是往右走，可以观测到多次随机过程结合的高斯分布的似然函数

Darren214·2023-11-03 15:12

人工智能基础_机器学习011_梯度下降概念_梯度下降步骤_函数与导函数求解最优解---人工智能工作笔记0051

然后我们来看一下梯度下降,这里先看一个叫无约束最优化问题,,值得是从一个问题的所有可能的备选方案中选最优的方案,我们的知道,我们的正态分布这里,正规的一个正态分布,还有我们的正规方程,他的这个x,是正规的

脑瓜凉·2023-11-02 22:56

关于统计

两个样本是随机取样的被比较的变量属于区间或比率等级样本的抽样呈正态分布T检验结果：1.如果置信度为95%下，显著性水平大于0.05，接受假设。2.如果小于0.05，拒绝假设。

佳佳_7150·2023-11-02 22:43

互动编程习作——表现随机行为及牛顿运动学

习题示例1:代码在文件夹中给出拓展1：四个有50%概率互相追赶的动态walker对象代码在文件夹中给出3.随机数的正态分布

Mine41·2023-11-02 18:27

opencv双边滤波

白话opencv双边滤波说到双边滤波，必须先了解高斯滤波，高斯滤波就是一个二维正太分布，根据正态分布曲线来获取像素在空间邻域的权重，根据权重进行计算当前像素经过高斯滤波后的值，高斯滤波会导致边缘同样被模糊

越甲八千·2023-11-02 17:46

Shapiro-Wilk检验--正态分布检测

Theresultofstatisticalanalysisshowedthattherewasnosignificantdifferenceintheaveragetimeneededtocompletetheproceduretask.Beforeanalyzingthecollecteddata,wecheckedthedataofconsistencyandnormalityvalidat

天人合一peng·2023-11-02 17:10

7教程统计意义_学渣的医学统计学自救笔记（一）

需满足的条件：一般来说，单样本t检验需要样本符合正态分布。实际应用中，稍微偏态是可以接受的。判断正态性十分钟学会单样本T检验在医学统计中的应用单样本t检验及单样本秩和检验案例实践(一)不满足正态性

weixin_39623713·2023-11-02 13:55

SPSS学习笔记（四）非参数检验

独立样本：Mann-WhitneyU检验分析操作结果及分析三、单因素ANOVA：Kruskal-Wallis检验分析操作结果及分析一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析：配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据

名字太简单就记不住·2023-11-02 13:25

【学习笔记】组间差异比较及相关问题总结

Q2：有些资料上提到，当两组服从正态分布的数据进行比较时，小样本（30）使用z检验，为什么SPSS等一些软件中只有t检验？Q3：为什么

Pterosaur_Zero·2023-11-02 13:52

产品内训课19：他山之石，小议MVP

MVP的理论基础在于：世界并非正态分布，而是幂律分布的，绝大多数事物都遵循二八法则，即20%的部分占据了80

闫泽华·2023-11-02 03:44

读《养育男孩》

很多人对男孩有一种未经验证的总体印象，即女孩的优秀程度是呈正态分布，而男孩要么极其出色，要么极其糟糕，居于中间的很少。男孩的顺利成长，无疑有助于社会稳定。

倍课·2023-11-01 19:14

Qt之基于QCustomPlot绘制直方图（Histogram），叠加正态分布曲线

一.效果二.原理1.正态分布高斯分布(Gaussiandistribution)，又名正态分布(Normaldistribution)，也称"常态分布"，也就是说，在正常的状态下，一般的事物，都会符合这样的分布规律

草上爬·2023-11-01 07:28

Batch Normalization

三，问题来了，如果标准正态分布约束过于严格了怎么办？

???/cy·2023-10-31 23:27

Chapter12 通过样本求总体均值或比例的置信区间

如何从样本推导出总体统计量的置信区间1.如何从样本推算总体均值的置信区间image.png当样本数量很大时，均值的抽样分布符合正态分布，均值抽样分布的期望为总体的均值。

升级打怪最欢呀·2023-10-31 15:22

三、线性神经网络

3.1.3正态分布与平方损失主要结论：均方误差损失函数可用于线性回归。证明过程：1、假设噪声服从正态损失。噪声正态分布如下：2、因此，通过给定x所得到

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:51

（转）关于样本标准差（SD）与样本标准误差（SE）

SDSD我们都很清楚，是表达数据的离散程度，然后实际应用中很多数据具有近似正态分布的概率分布，有了SD，我们就可以大致估计数据的范围，譬如经典的"68-9

why_not_nice·2023-10-31 00:10

标准差和标准误差的区别

其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～N(μ,δ2),那么样本

SCOTTME·2023-10-31 00:36

em算法实例正态分布_EM算法详解(例子+推导)

一.例子讲解假设有两个硬币1和2，随机抛出后出现正面概率为、。每次取一枚银币，连续抛5次，共抛5轮，数据如下：硬币1-->(3正2反)；硬币2-->(2正3反)；硬币3-->(1正4反)；银币4-->(3正2反)；银币5-->(2正3反)很容易计算硬币1正面的概率，。假如我们不知道选出的是哪个银币，还需要计算出、，该如何处理？数据如下：?-->(3正2反)；?-->(2正3反)；?-->(1正4反

weixin_39994627·2023-10-30 06:41

线性回归的贝叶斯方法

另一个我们将在这门课中广泛使用的工具是多元正态分布及其性质。

scott198512·2023-10-30 06:13

2021-05-26

兼职好难找，希望自己可以找到，相信正态分布，找了100家总有一个是可以的吧。希望可以赚到学费。

Per·2023-10-30 05:35

统计学⑤——假设验证

统计学系列目录（文末有大奖赠送）：统计学①——概率论基础及业务实战统计学②——概率分布（几何，二项，泊松，正态分布）统计学③——总体与样本统计学④——置信区间一、什么是假设验证？

数据小斑马·2023-10-29 20:38

MATLAB--数字图像处理图像噪声与滤波处理

对图像进行不同模板的均值滤波、高斯加权滤波、中值滤波，对比结果并分析不同滤波方式的优劣四、实验仪器与设备Win1064位电脑MATLAB2017a五、实验原理高斯噪声所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布

海轰Pro·2023-10-29 17:57

人工智能基础_机器学习008_使用正规方程_损失函数进行计算_一元一次和二元一次方程演示_sklearn线性回归演示---人工智能工作笔记0048

自然界很多都是正态分布的,身高,年龄,体重...但是财富不是.然后我们来看一下这个y=wx+b线性回归方程.然后我们用上面的代码演示.可以看到首先importnumpyasnp导入numby数据计算库importmatplotlib.pyplotasplt

脑瓜凉·2023-10-29 16:47

点云配准算法之NDT

2介绍2.1多元正态分布如果随机变量X满足正态分布（即X∼N(μ,σ)）,则其概率密度函数为：其中的μ为正态分布的均值，σ2为方差，这是对于维度D=1的情况而言的。对于多元正态分

thequitesunshine007·2023-10-29 12:04

人工智能基础_机器学习007_高斯分布_概率计算_最小二乘法推导_得出损失函数---人工智能工作笔记0047

那么这里会简单提一下,然后,继续向下学习首先我们要知道高斯分布,也就是,正太分布,这个可以预测x在多少的时候,概率最大要知道在概率分布这个,高斯分布公式中,u代表平均值,然后西格玛代表标准差,知道了这两个数以后,带入正态分布的公式

脑瓜凉·2023-10-28 16:40

【考研数学】概率论与数理统计 —— 第七章 | 参数估计（1，基本概念及点估计法）

文章目录引言一、参数估计的概念二、参数的点估计2.1矩估计法2.2最大似然估计法写在最后引言我们之前学了那么多分布，如正态分布N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)N(μ,σ2)，泊松分布P(λ)

Douglassssssss·2023-10-28 16:48

小心所谓的“成功学”

这世界所有的资源并非平均分布在这世界上的每一个人的身上，能够比较接近地表示这种分布情况的数学曲线叫做“正态分布曲线”。资源原本就是有限的，经济学上的措辞是“资源稀缺”。在我们生存的这个世界里，资源稀缺

蜜糖771·2023-10-28 06:49

贝叶斯分类器matlab实现

不如乘法定理，条件概率，贝叶斯公式等等本实验应用身高和体重两个特征进行试验一、最小错误率贝叶斯分类器的实现首先假设身高体重不相关（这里只根据身高判断，当然体重也行）1.以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假

GallagherZ·2023-10-28 05:23

mysql 体重类型身高_用身高和体重数据进行分类实验

二、具体做法：(1)应用单个特征进行实验：以(a)身高或者(b)体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本

weixin_39916511·2023-10-28 05:23

数据集：男女身高体重（二维）

前导知识文献：【正态分布下贝叶斯决策的特例（三）】、【最小平方误差判别（MSE）】Bayes判别分类器1.预处理#导包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd

DeeGLMath·2023-10-28 05:17

Bayes决策：身高与体重特征进行性别分类

代码与文件请从这里下载：Auorui/Pattern-recognition-programming:模式识别编程(github.com)简述分别依照身高、体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法估计分布密度参数

夏天是冰红茶·2023-10-28 05:07

2012年建模A题葡萄酒的评价

t检验的前提：单组观测变量为连续变量；观测值相互独立；单组连续变量无明显异常值；单组连续变量近似或服从正态分布。若不满

Andy-wen·2023-10-28 02:31

Java科学计算包JSci介绍（一）

maven依赖net.sf.jscijsci1.2统计学篇正态分布计算ClassNormalDistribution1、平均值/***标准正态分布*平均值*@paramargs*/publicstaticvoidmain

miaoyibosysu·2023-10-27 18:44

概率分布、正态分布、假设检验概念及基础

正态分布（NormalDistribution），又称高斯分布，是一种连续概率分布。它以钟形曲线的形式呈现，具有均值（mean）和标准差（standarddeviation）两个参数来描述分布的特性。

zg1g·2023-10-27 17:01

python 小案例105

下面是一个使用Python进行假设检验的案例，涉及到概率分布和正态分布的概念：假设我们有一家电子产品公司，想要评估他们生产的某个产品的平均寿命是否符合标准。标准要求平均寿命应大于等于1000小时。