正态分布可用于:统计样本均值的分布,根据中心极限定理,样本均值服从正态分布;绘制控制图,通过对某一过程数据进行统计,判断该过程是否处于正常运行状态;拟合实验数据,通过拟合正态分布,求出数据的统计特征,使数据更易于分析等等。均匀分布可用于: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...
1. 均匀分布和正态分布的定义 均匀分布(Uniform Distribution)也被称为矩形分布,是一种概率分布形式,在这种分布下,任意给定长度区间内的概率密度函数值都是常数,即所有可能取值的概率相等。它可以是离散型或连续型,但在连续型均匀分布中更为常见,通常表示为U(a, b),其中a...
各种统计分布的特性和使用情景 1 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，...
从形状上看,均匀分布是一条水平的直线,而正态分布是钟形曲线。均匀分布的概率在整个区间内是均匀的,而正态分布的概率则集中在均值附近,向两边逐渐减小。 在应用方面,均匀分布常用于等可能性的情况,而正态分布则更适用于描述受到多种随机因素影响的现象。 然而,它们也不是完全没有联系的。在某些情况下,通过对均匀...
均匀分布和正态分布虽然有着不同的特点,但它们都是描述随机现象的有力工具。均匀分布强调的是在某个区间内的均匀性,而正态分布则更侧重于描述数据围绕均值的集中和分散情况。 无论是研究自然科学、社会科学,还是解决实际生活中的问题,理解和运用这两种概率分布都能帮助我们更好地理解和处理不确定性,做出更合理的决...
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 ...
均匀分布和正态分布是两种常见的概率分布类型，在统计学和概率论中经常被使用。它们在形状、概率密度函数...
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）...
这时候,前面的学霸转过头来,一脸得意地说:“这都不知道,均匀分布就是很平均,正态分布就是中间多两边少呗!”我心里想,哼,有啥了不起,不就是比我们先明白一点嘛! 老师在讲台上讲得眉飞色舞,可我却听得云里雾里。我就偷偷看了看周围的同学,有的皱着眉头,有的咬着笔杆,估计都跟我一样迷糊呢!老师还在那...