正態分佈下含絕對值的期望求解
@(概率論)
首先用伽馬函式來證明一個小結論。
設X∼N(0,1),求E|X|
分析：我們知道EX=0，那是因為根據表示式：
有了這個結論，並且知道該怎麼證明，可以解決下面的這個小題。
可參考：
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截斷正態分佈 Truncated normal distribution
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正態分佈，銳利分佈，萊斯分佈 matlab擬合原始碼
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正態分佈的理解
一、概念 概念：正態分佈，又稱高斯分佈。其特徵為中間高兩邊低左右對稱。 特性： 1）集中性：曲線的最高峰位於正中央，且位置為均數所在的位置。 2）對稱性：正態分佈曲線以均數所在的位置為中心左右對稱且曲線兩段無線趨近於橫軸。 3）均勻變動性：正態分佈曲線以均數所在的位置為中心均勻向左右兩側
課堂練習--計算陣列的最大值，最小值，平均值，標準差，中位數；numpy.random模組提供了產生各種分佈隨機數的陣列；正態分佈；Matplotlib
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正態分佈（normal distribution）與偏態分佈（skewed distribution）
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np.random.rand均勻分佈隨機數和np.random.randn正態分佈隨機數函式使用方法
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
關於使用scipy.stats.lognorm來模擬對數正態分佈的誤區
lognorm方法的引數容易把人搞蒙。例如lognorm.rvs(s, loc=0, scale=1, size=1)中的引數s,loc,scale, 要記住：loc和scale並不是我們通常理解的對數變化後資料的均值mu和標準差sigma，如下面所述： The probability density
黎曼和 Riemann Sum ，黎曼積分Riemann Integral，正態分佈normal distribution
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
MATLAB繪製正態分佈概率密度函式(normpdf)圖形
這裡是一個簡單的實現程式碼 x=linspace（-5,5,50); %生成負五到五之間的五十個數，行向量 y=normpdf(x,0,1); plot(x,y,‘k’); 圖片複製不過來。。就擺個連結好了 https://jingyan.baidu.com/article/6fb756ec
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均勻分佈差生正態分佈
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R 資料正態分佈檢驗
使用R檢測資料是
python3-正態分佈
loc 平均值scale (scale) 標準差pdf(x, loc=0, scale=1) 正態分佈（Normal distribution），也稱“常態分佈”，又名高斯分佈（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角
R語言實戰--隨機產生服從不同分佈函式的資料（正態分佈，泊松分佈等），並將資料寫入資料框儲存到硬碟
隨機產生服從不同分佈的資料 均勻分佈——runif（） > x1=round(runif(100,min=80,max=100)) > x1 [1] 93 100 98 98 92 98 98 89 90 98 100 89
R中三種檢驗正態分佈的方式
一、畫出密度函式與正態分佈密度圖比較： library(MASS) mu<- c(0,0,0) Sigma<- matrix(c(1,0.5,0.25,0.5,1,0.5, 0.25,0.5,1),3,3) M<- mvrnorm(1000,