均匀分布差生正态分布

最新推荐文章于 2023-12-26 01:48:12 发布
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分类专栏： 机器学习 算法
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博客探讨了中心极限定理的应用，解释了随着样本数量增加，样本均值趋向于正态分布的原理。内容详细介绍了如何从均匀分布[a, b]，特别是[0,1]分布，通过数学推导生成正态分布的过程。" 120400575,9329728,深入理解RPC通信机制,"['rpc', '网络通信', '序列化技术', 'TCP/IP', '远程调用']

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中心极限定理

中心极限定理是说，n只要越来越大，这n个数的样本均值会趋近于正态分布，并且这个正态分布以u为均值，sigma^2/n为方差。
换句话说，假设我们与样本 x 1 , x 2.... x n x1, x2....x_n x1,x2....xn​, 并且已经知道 E ( x ) = u , D ( x ) = σ 2 E(x) = u, D(x) = \sigma^2 E(x)=u,D(x)=σ2;
令变量 Y = x 1 +

最低0.47元/天 解锁文章
均匀分布生成标准正态分布 python
梁耀荣的博客
01-20 2万+
三种由(0,1)均匀分布构造标准正态分布随机变量的方法： Box–Muller算法 ，中心极限定理和Kinderman and Monahan method。
wps生成正态分布的随机数_如何用excel批量生成正态分布的随机数？
weixin_39848998的博客
12-19 3838
昨天的文章提到《如何不留痕迹做批量 "假"数据？》提到用rand函数批量生成随机数，这是最简单最快速的方法，但同时也有一个缺陷，就是rand函数生成的是均匀分布的随机数，在区间范围内会分布得比较均匀，不符合日常生活中数据的按照正态分布的特点，这样也就留下了明显的痕迹。比如我用rand函数生成0-100的100个随机数，用Minitab自动生成直方图，频数是下面这样的：大家可以看到，大致上每个区间分...
两个均匀分布差的绝对值是一个三角分布
luixiao1220的博客
07-22 5619
UTF8gbsn 假如x,y∼U(0,1)x,y\sim U(0,1)x,y∼U(0,1), 也就是说x,yx,yx,y都是(0,1)(0,1)(0,1)上的均匀分布. 问题是:z=∣x−y∣z=|x-y|z=∣x−y∣是什么分布? 采样并列图表 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 500000 data = [] for k in range(N): x1 = np.random.rand() x2 = np.r
【均匀分布和正态分布】
Wzanzan的博客
08-09 5360
python系列--均匀分布和正态分布
随机变量的分布：从均匀分布到正态分布
最新发布
AI天才研究院
12-26 1784
1.背景介绍 随机变量的分布是概率论和统计学中的基本概念，它描述了一个随机事件的取值的概率分布情况。随机变量的分布可以用概率密度函数(PDF)或者累积分布函数(CDF)来描述。在实际应用中，我们经常会遇到不同类型的随机变量分布，如均匀分布、指数分布、蔡勒分布、正态分布等。这篇文章将从均匀分布到正态分布的过程中，深入探讨随机变量分布的核心概念、算法原理、数学模型以及代码实例。 2.核心概念与联系...
正太分布、均匀分布
weixin_53216729的博客
11-09 1684
若X服从一个为μ、为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其为正态分布的μ决定了其位置，其σ决定了分布的幅度。正态分布也叫高斯分布，是常态分布或常态分配，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。
根据平均值和标准差生成符合正态分布的随机数
12-24
理解如何根据平均值和标准差生成符合正态分布的随机数对于模拟实验、建模以及统计分析都至关重要。 首先，让我们深入了解一下正态分布。正态分布是一种连续概率分布，它的概率密度函数呈钟形曲线，中心对称于平均值...
matlab中服从高斯分布的矩阵_matlab里如何产生方差均值已知的服从正态分布的随机数？matlab中已知协方差矩阵怎...
weixin_28894541的博客
12-23 3479
matlab里如何产生方差均值已知的服从正态分布的随机数？ matlab中已知协方差矩阵怎www.zhiqu.org 时间： 2020-12-14mvnrnd(mu,sigma,number)——产生number个均值为mu，协方差矩阵为sigma的正态分布随机数例子：mvnrnd([1,2],[2 1;1 4],100)已知协方差矩阵，计算相关系数可以按图中的公式进行。R就是相关系数矩...
C++代码实现灵活范围随机数生成技术
在上述代码中，dist是一个正态分布对象，它可以根据指定的均值和标准差生成符合正态分布的随机数。 6. 随机数生成的性能考虑 随机数生成器可能需要进行初始化，尤其是当使用伪随机数生成器时。初始化时间可以影响...
根据均匀分布生成正态分布
weixin_30734435的博客
10-21 631
Box-Muller算法先贴出来代码，后面给出详细证明过程 #include<stdafx.h> #include<math.h> #include<assert.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> #include<time.h> using na...
均匀分布、正态分布、二项分布、泊松分布、指数分布
qq_38101190的博客
08-05 1万+
均匀分布 表示在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 概率密度函数： 公式 正态分布（高斯分布） 常见的连续概率分布，若一个随机变量X服从一个位置参数μ，尺度参数为σ的正态分布记为： 概率密度函数： 期望为μ，方差为σ的平方 二项分布 由伯努利提出：指重复n次的伯努利试验，每次试验中只有两种可能的结果，且两种结果发生与否互相独立。试验次数为1时，服从0-1分布。 概率密度函数： 公式 ...
数据科学你得知道的几种分布（上）[正态分布，二项分布，均匀分布]
qq_51174011的博客
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数据科学你得知道的几种分布 先说两个小知识 概率密度函数：概率密度函数一般形容连续随机变量的分布 （和分布律一起。分布律是形容离散随机变量的分布的，但一般不怎么提，被密度函数代表了） 分布函数：分布函数又称累计概率密度函数（他确实也是概率密度的累积），但并不能直接体现随机变量的整体分布。 它叫分布函数是因为作为概率密度的累积，我们可以通过分布函数上的两个点求出在这之间随机变量发生的概率。 一、正态分布 1. 误差 正态分布的诞生源于对误差的描述 最早，人们对误差分布的假设是线性的，由函数
连续型随机变量的分布（均匀分布、指数分布、正态分布）
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统计学简介之五——两个样本均值之差的分布
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如何用均匀分布随机数生成正态分布随机数
phymat.nico的专栏
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如何用均匀分布随机数生成正态分布随机数_doublehhcc的博客-优快云博客_用均匀分布生成正态分布的随机数利用独立同分布的中心极限定理生成正态分布的随机数_m0_37772174的博客-优快云博客_中心极限定理生成正态分布 ...
均匀分布和高斯分布
babing2770的博客
07-23 1234
原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/hongxue8888/article/details/78217283 一、均匀分布 数学期望：E(x)=(a+b)/2方差：D(x)=(b-a)²/12若连续型随机变量X具有概率密度f(x)={1b−a,0,a<x<b其他f(x)={1b−a,a<x<b0,其他 则称X在区间（a，b）上服从...
正态分布与均匀分布之间的变换
phymat.nico的专栏
10-23 3473
一、任何分布都能化为 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]均匀分布 假设 F X ( a ) = p ( x ≤ a ) F_X(a)=p(x\le a) FX​(a)=p(x≤a)为累积分布函数， f ( x ) f(x) f(x)为概率密度函数， F X ( a ) = ∫ − ∞ a f ( x ) d x F_X(a)=\int_{-\infty}^af(x)dx FX​(a)=∫−∞a​f(x)dx，则存在如下等式 P ( F X ( X ) ≤ a ) = P ( X ≤ F X − 1
两个均匀分布相加、两个正态分布相加、由均匀分布生成正态分布
Daisy_D99的博客
07-10 1万+
两个均匀分布相加、两个正态分布相加、由均匀分布生成正态分布
python绘制高斯分布
05-18
要绘制高斯分布，可以使用Python中的matplotlib库和numpy库。以下是一个简单的示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一组随机数据 data = np.random.normal(0, 1, 10000) # 绘制直方图 plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g') # 计算平均值和标准差 mu = np.mean(data) sigma = np.std(data) # 根据平均值和标准差生成一组x轴数据 x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100) # 计算高斯分布函数值 y = np.exp(-(x - mu)**2/(2*sigma**2))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)) # 绘制高斯分布曲线 plt.plot(x, y, 'r--', linewidth=2) plt.show() ``` 这段代码首先生成了一组随机数据，然后使用plt.hist()函数绘制其直方图。接下来，计算数据的平均值和标准差，并根据它们生成一组x轴数据。最后，使用高斯分布函数的公式计算y值，并使用plt.plot()函数绘制高斯分布曲线。最终的结果会在一个窗口中显示出来。
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