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，...
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，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）...
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，它们在形状、性质和应用上有很大的不同。首先，从形状上看，均匀分布是一种在所有取值范围内概率密度相等的分布，其概率密度函数是一个常数。这意味着均匀分布在各个区间内的概率是相同的，没有明显的集中趋势。而正态分布则是一种呈钟形曲线的概率分布，其概率...
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...
首先，概率论中U和N代表的是两种完全不同的分布，它们括号里面的参数意义也完全不同，没有可比性。你应该去仔细研究下均匀分布和正态分布的含义，就会更加清楚。简要跟你解释下，X~U(0,2) 表示X在0~2上服从均匀分布，X只可能落在0~2内的区间，落在其他范围的概率为0。X~N(0,1)表示X是正态...