正態(tài)函數(shù)公式python的簡單介紹

用python求出正態(tài)分布1.6對應(yīng)的百分位數(shù)的函數(shù)是什么

正態(tài)分布最早是由一位數(shù)學(xué)家從二項分布在n趨近于無窮大時的近似而推導(dǎo)出來的。 二項分布的概率密度C(m,n)*p^m*(1-p)^(n-m)，考慮此函數(shù)在n趨近于無窮大，m在n/2附近時的近似。 求近似時，關(guān)鍵的一步是用斯特靈公式：N!約等于N的N次方乘以根號下2πN再除以e的N次方，當N非常大時。在具體推導(dǎo)中，對于n，n-m，m都可以適用此近似。 另一個關(guān)鍵步驟是，推導(dǎo)中用d^2=np(1-p)來代換，也就是說，二項分布的分散，對于二項分布的近似，仍然是一個有意義的有限的值。

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python 怎么求標準正態(tài)分布某個值

示例：

1、from numpy import *;

2、def rand_Matrix():

3、randArr=random.randn(2,3);

4、randMat=mat(randArr);

5、return randMat;

一種結(jié)果如下:

1、matrix([[ 0.3150869 , -0.02041996, -0.15361071],

2、[-0.75507988,? 0.80393683, -0.31790917]])

擴展資料

Python正態(tài)分布概率計算方法：

def st_norm(u):

'''標準正態(tài)分布'''

import math

x=abs(u)/math.sqrt(2)

T=(0.0705230784,0.0422820123,0.0092705272,

0.0001520143,0.0002765672,0.0000430638)

E=1-pow((1+sum([a*pow(x,(i+1))

for i,a in enumerate(T)])),-16)

p=0.5-0.5*E if u0 else 0.5+0.5*E

return(p)

def norm(a,sigma,x):

'''一般正態(tài)分布'''

u=(x-a)/sigma

return(st_norm(u))

while 1:

'''輸入一個數(shù)時默認為標準正態(tài)分布

輸入三個數(shù)(空格隔開)時分別為期望、方差、x

輸入 stop 停止'''

S=input('please input the parameters:\n')

if S=='stop':break

try:

L=[float(s) for s in S.split()]

except:

print('Input error!')

continue

if len(L)==1:

print('f(x)=%.5f'%st_norm(L[0]))

elif len(L)==3:

print('f(x)=%.5f'%norm(L[0],L[1],L[2]))

else:

print('Input error!')

正態(tài)分布函數(shù)公式是什么?

正態(tài)分布函數(shù)公式是P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}。?其中?F(y)為Y的分布函數(shù)，F(xiàn)(x)為X的分布函數(shù)。其中μ為均數(shù)，σ為標準差。μ決定了正態(tài)分布的位置，與μ越近，被取到的概率就越大，反之越小。

σ描述的是正態(tài)分布的離散程度，σ越大，數(shù)據(jù)分布越分散曲線越扁平。σ越小，數(shù)據(jù)分布越集中曲線越陡峭。若隨機變量X服從一個位置參數(shù)為μ、尺度參數(shù)為σσ的概率分布，且其概率密度函數(shù)為f(x)=12π??√σe?（x?μ）22σ2。

正態(tài)分布函數(shù)的特征

1、集中性，正態(tài)曲線的高峰位于正中央，即均數(shù)所在的位置。

2、對稱性，正態(tài)曲線以均數(shù)為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。

3、均勻變答動性，正態(tài)曲線由均數(shù)所在處開始，分別向左右兩側(cè)逐漸均勻下降。

4、正態(tài)分布有兩個參數(shù)，即均數(shù)μ和標準差σ，可記作N（μ，σ）。

5、u變換，為了便于描述和應(yīng)用，常將正態(tài)變量作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

正態(tài)分布的公式是什么

正態(tài)分布

若連續(xù)型隨機變量 X的概率密度為

其中μ，σ（σ0）為常數(shù)，則稱 X服從參數(shù)為μ，σ的正態(tài)分布或高斯（Gauss）分布，

1、曲線關(guān)于x=μ對稱.這表明對于任意h0

2、當x=μ時取到最大值

x離μ越遠，f（x）的值越小.這表明對于同樣長度的區(qū)間，當區(qū)間離μ越遠，X?落在這個區(qū)間上的概率越小.

在 x=μ±a處曲線有拐點.曲線以 Ox?軸為漸近線.

當前題目：正態(tài)函數(shù)公式python的簡單介紹
文章分享：http://muchs.cn/article12/hjdcdc.html

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