从形状上看,正态分布和均匀分布有着显著的区别。正态分布的概率密度函数呈钟形曲线,具有中间高两边低的特性,而均匀分布的概率密度函数在指定区间内是常数,形状为矩形或线段状。正态分布的曲线无限向两侧延伸,但越来越接近x轴,不会触及x轴;而均匀分布则在区间的两个端点处概率为...
正态分布 2 均匀分布 在测量实践中，均匀分布是经常遇到的一种分布，其主要特点是：测量值在某一范围中各处出现的机会一样，即均匀一致。故又称为矩形分布或等概率分布，如图 所示。3 梯形分布 测量值的出现机会在中间各处一样，在两边直线下降，在边缘为零则称其服从梯形分布，如图 所示，概率密度函数为：4 ...
均匀分布也是一种连续概率分布,其概率密度函数为常数,区间内每个点的概率相等。均匀分布的参数是区间的两个端点,分别为a和b。均匀分布的分布函数是一个斜坡状的直线。 均匀分布的应用场景有: 1.用于模拟符合概率密度函数为均匀分布的随机变量,比如:在一段时间内车流量的分布等。 2.用于计算某种事物发生的可能性,比...
做数据的时候经常会用到均匀分布和正态分布,通过画图来详细看一下区别。 # !/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- """ # Time :2022/5/16 1:39 # Desc :uniform and normal distribution test. """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__':...
均匀分布在一定范围内概率分布均匀。泊松分布的方差等于其均值。正态分布的标准差影响曲线的宽窄。 均匀分布的期望值可通过区间计算得出。泊松分布在实际中应用广泛。正态分布在自然和社会现象中常见。均匀分布的随机变量取值具有随机性。泊松分布中的事件相互独立。正态分布的概率总和为 1 。均匀分布常用于随机抽样。
1. 均匀分布 在概率论和统计学中,均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大值,通常缩写为U(a,b)。 2. 正态分布 正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution)。若随机变...
均匀分布和正态分布是两种常见的概率分布类型，它们在形状、概率密度函数以及数据生成方式上有所不同。均匀分布：这是一种连续概率分布，指定了一个区间内所有可能值的概率相等。其概率密度函数为常数，区间内所有点的概率相等。在一维情况下，均匀分布的概率密度函数为 f(x) = 1 / (b - a)，其中 ...
从实际应用的角度来看,均匀分布常用于模拟随机事件,比如在随机数生成、抽样调查中都可能会用到。 接下来,我们把目光转向正态分布。正态分布也被称为高斯分布,它的形状就像一个钟形曲线,左右对称,中间高,两边逐渐降低。 在现实生活中,很多自然现象和社会现象都近似地服从正态分布。例如,人群的身高、体重,学生的考试...
正态分布和均匀分布是两种常见的概率分布，它们在形状、性质和应用上有很大的区别。1.形状：正态分布是一种钟形曲线，其均值、中位数和众数都相等，且左右对称。而均匀分布则是一种矩形或线段状的分布，其所有取值的概率都相等。2.性质：正态分布具有许多重要的性质，如峰值性（即数据集中在均值附近）...
正态分布是一种连续性分布,通常用来描述随机变量在某个范围内的概率分布情况,也被称为高斯分布。均匀分布则是一种离散性分布,用来描述随机变量在有限范围内等可能出现的概率分布情况。 尽管正态分布和均匀分布是两种不同类型的分布,但它们之间存在着某些关系。其中一个显而易见的关系是,当均匀分布的范围无限大时,...