正態分佈

Python 六西格瑪管理統計學正態分佈進階篇（中）

現在大家可以總結一下，影響正態分佈的因素，有上篇討論的樣本量，和本篇討論的pdf（機率密度函式）的位置引數μ和尺度引數σ...

原始資料問題：一個班級的體重是否符合正態分佈（單樣本K-S檢驗）操作：分析→非引數檢驗→舊對話方塊→1-樣本K-S檢驗分佈常規（正態分佈）、相等（均勻分佈）、泊松、指數分佈輸出結果描述性統計量N均值標準差極小值極大值百分位第 25 個第 5...

stats import norm， skew #for some statistics#檢視SalePrice的skewnessfig=plt...

接著用身高為橫軸，人數為縱軸，畫了下面的圖：這種資料分佈就是正態分佈，正太分佈像是一個小山，兩頭低，中間高，左右對稱，大部分資料集中在平均值，小部分分佈在兩端實際上人的分高確實是符合正態分佈的...

stats as statsstats...

那條作為劃分人群的直線，居然會影響到正態分佈曲線的移動...

重磅乾貨，第一時間送達本文轉自：機器學習演算法那些事偏度與峰度的正態性分佈判斷當我們應用統計方法對資料進行分析時，會發現許多分析方法如T檢驗、方差分析、相關分析以及線性迴歸等等，都要求資料服從正態分佈或近似正態分佈，正態分佈在機器學習的重要...

重磅乾貨，第一時間送達本文轉自：機器學習演算法那些事非引數正態性檢驗前面兩節介紹了採用Q-Q圖和偏度與峰度來對採集樣本進行正態性檢驗，本節介紹非引數性的正態性檢驗，非引數性的正態性檢驗演算法思想大致相同，演算法思想步驟為：首先假設條件H0成...