正态概率图(normal probability plot)普通鳾>纳米微粒方法演变:概率图,分位数-分位数图( Q- Q)概述正态概率图用于检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布,正态概率图将是一条直线。通常,概率图也可以用于确定一组数据是否服从任一已知分布,如二项分布或泊松分布。适用场合·当你采用的工具或方法需要使用服从正态分布的数据时
NORWALC++normal_distribution⾼斯正态分布函数的⽤法⽰例图 1 显⽰的是正态(或⾼斯)分布。它是⼀条连续的贝尔曲线,期望两边的值是相等的,可以理解为期望就是平均值。它是⼀个概率分布,因此曲线下⽅的⾯积是1。正态分布是由两个参数完全定义的:期望和标准差,它们是衡量期望两边的值如何分布的⼀种⽅式。图 1 正态分布期望和标准差分别是⽤希腊字母 µ 和σ来表⽰的,变量 x 有 n
机器学习中正态分布为什么常见?统计学⾥⾯,正态分布(normal distribution)最常见。男⼥⾝⾼、寿命、⾎压、考试成绩、测量误差等等,都属于正态分布。以前,我认为中间状态是事物的常态,过⾼和过低都属于少数,这导致了正态分布的普遍性。最近,读到了 John D. Cook [1] 的⽂章,才知道我的这种想法是错的。2013年会主题中⼼极限定理(central limit theorem)
stata11常用命令注:JB统计量对应的p大于0.05,则表明非正态,这点跟sktest和swilk检验刚好相反;dta为数据文件;gph为图文件;do为程序文件;注意stata要区别大小写;不得用作用户变量名:_all _n _N _skip _b _coef _cons _pi _pred _rc _weight doublefloat long int in if using with命令