Excel圖表—二項分佈和正態分佈的對應關係

問題：假定某二項分佈對應引數為n=500, p=0.4，試分析與該二項分佈具有相同均值和標準差的正態分佈於該二項分佈的漸進關係。結論：在實驗次數較大時（n=500），二項分佈已經與正態分佈基本

貝努裡大數定律：當試驗在不變的條件下，重複次數無限大，抽樣群體某一個概率與理論概率的差值，必定小於一個任意小的正數，所以這兩者可以基本相等，也可以用線性模型來解釋，隨著抽樣的總數增加誤差的平均會越來越

xaxis=-10:0.1:10; miu=0; delta=1; N=1000000; u1=rand(1,N); u2=rand(1,N); y1=(-2*log(u1)).^0.5; y2=

本片博文介紹多元正態分佈，我們以n維隨機變數為主，但給出n=2時二元情況的一些例項。與上篇文章一樣，我們首先介紹標準情況然後擴充套件到一般情況，當然這裡會用到向量與矩陣符號。考慮隨機向量Z=(Z1,…,Zn)′，其中Z1,…,Zn是獨立同分布的N(0,1)隨

二維高斯正態分佈函式(原創) 二維高斯正態分佈函式在很多地方都用的到，比如說在濾波中，自己編了個，但感覺IDL中應該有現成的函式？？（我沒找到）。如有，請高手指點。 ;------------

1、二元均勻分佈若二元隨機變數的概率密度在平面上的一個有界區域 D內是常數，而在其餘地方取值為零，稱(X,Y) 在上 D 服從均勻分佈。設其中A為區域D的面積。 2、二元正態分佈 3、隨機變數的獨立性（1）獨立

文章目錄中心極限定理中心極限定理中心極限定理是說，n只要越來越大，這n個數的樣本均值會趨近於正態分佈，並且這個正態分佈以u為均值，sigma^2/n為方差。換句話說，假設我們與樣本

一、正態分佈正態分佈（Normal distribution）又名高斯分佈（Gaussiandistribution），若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分佈，記為N(μ，σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ

三大抽樣分佈：卡方分佈，F分佈，t分佈這三個分佈都是基於正態分佈變形得到的，在實際中只能用來做假設檢驗。比如，已知樣本X都是服從正態分佈的樣本，而且方差未知，那麼，檢驗X的均值就會用到t分佈,其他的情況也類似以X^2分佈為例子 x1,x2..xn都遵守

大部分語言只能產生均勻分佈的隨機數。C語言用(double)rand()/RAND_MAX產生0到1之間均勻分佈的隨機數。那麼如何產生正態分佈的呢？一般，一種概率分佈，如果其分佈函式為y=F(x)，那麼，y的範圍是0~1，求其反函式G，然後產生0到1之間的隨

如果忽略分佈是離散還是連續的前提（二項分佈和泊松分佈一樣都是離散型概率分佈，正態分佈是連續型概率分佈），二項分佈與泊松分佈以及正態分佈至少在形狀上是十分接近的，也即兩邊低中部高。由從 Poisson

看似很簡單的一張Excel圖表，實際上也花了10多分鐘。這對於已經習慣了Spotfire這種資料視覺化軟體的我而言是不能接受的。不過，功夫不負有心人，總算是畫出了教科書上的效果。以下是一點小創新，如果提高資料粒度（資料粒度能夠滿足業務要求），有些問題的答案將一目瞭然

基礎知識二項分佈有兩個引數，一個 n 表示試驗次數，一個 p 表示一次試驗成功概率。現在考慮一列二項分佈，其中試驗次數 n 無限增加，而 p 是 n 的函式。 1.如果 np 存在有限極限 λ，則這列二項分佈就趨於引數為 λ 的泊松分佈。反之，如果 np 趨於

np.random.rand用法覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 生成特定形狀下[0,1)下的均勻分佈隨機數 np.random.rand(a1,a2,a3…)生成形狀為(a1,a2,a3…),[0,1)之間的均勻分佈隨機數 np

這裡有一塊形狀不規則的土地，要測量它的面積，怎麼辦呢？一個叫黎曼的德國數學家（Bernhard Riemann, 1826-1866），他想了個辦法：將這不規則圖形切成一條條的小長條兒，然後將這個長條近似的看成一個矩形，再分別測量出這些小矩形的長

正態分佈（Normal distribution）又名高斯分佈（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數X服從一個數學期望為μ、標準方差為σ2的高斯分佈，記為：

離散型隨機變數中，經典的兩個分佈為二項分佈和泊松分佈。二項分佈的定義泊松分佈的定義注意一，對泊松分佈定義的右邊式子，對k=0,1,2,….求和的結果為1，即所有事件的概率之和為1。

用Microsoft Mathematics繪製二維正態分佈的概率密度圖形，引數可以互動地調整。 N(μ1, μ2; σ1, σ2, ρ) μ1 = 1, μ2 = 1, σ1 = 0.49, σ2 = 0.49, ρ = 0 μ1

下面的連結中指出瞭如何給一組樣本資料做資料分佈圖形，做到資料視覺化。圖形中包括了樣本資料在某一個範圍內的頻數和正態分佈概率密度曲線，通過這兩個曲線我們就可以很方便的看出資料的分佈情況，為我們後續工作提供分析基礎資料。效果如下圖：操作流程連結：https://jingyan.b

中心極限定理：設隨機變數序列{Xi}相互獨立，具有相同的期望和方差，即E(Xi)=μ,D(Xi)=σ2，令Yn=X1+...+Xn,Zn=Yn−E(Yn)D(Yn)√=Yn−nμn√σ，則Zn→N(