因此，控制图在质量管理中有着广泛的应用。 ? 控制图由样本均值服从于正态分布演变而来。正态分布可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。...在这个过程中，往往会出现计算错误或者误差过大等原因，使得最后的控制图达不到预期的效果，更为严重的是能使质量管理者产生错误的判断，做出错误的决策，从而产生较大的损失。...也有的企业利用excel绘制控制图，从而提高其精确度，减少误差。然而，用excel绘制控制图的步骤比较繁杂，不容易掌握，容易在绘制过程中产生操作性失误，造成数据集的失真。...SPSS控制图的选择依据（X-R或X-S和X-MR） 根据主要测量值分组变量的具体情况，可选择X-R、X-S，即均值-极差和均值-标准差控制图；或者选择X-MR，个体-移动均值控制图。...1、分组变量中有大于10个组值，宜于计算标准差，故选择X-S控制图。 2、分组变量中有小于10个组值，选择计算极差，即X-R控制图。
异常值分析 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。...如果数据服从正态分布，在3σ原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。 （3）箱型图分析。...在数据挖掘过程中，不一致数据的产生主要发生在数据集成的过程中，可能是由被挖掘数据来自于不同的数据源、对于重复存放的数据未能进行一致性更新造成的。...统计量分析 用统计指标对定量数据进行统计描述，通常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析。...1.集中趋势度量 均值、中位数、众数 2.离中趋势分析 极差、标准差、变异系数（度量标准差相对于均值的离中趋势，计算公式为:CV=标准差/均值×100%）
一致性分析 数据不一致性是指数据的矛盾性、不相容性。直接对不一致的数据进行挖掘，可能会产生与实际相违背的挖掘结果。...特别适用于指标间的横纵向比较、 时间序列的比较分析。在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，只有选择合 适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论。...(2)标准差 标准差度量数据偏离均值的程度 (3) 变异系数 变异系数度量标准差相对于均值的离中趋势 变异系数主要用来比较两个或多个具有不同单位或不同波动幅度的数据集的离中趋势。...3.2.5、贡献度分析 贡献度分析又称帕累托分析，它的原理是帕累托法则，又称20/80定律。同样的投入放 在不同的地方会产生不同的效益。...实例：绘制样本数据的箱形图，样本由两组正态分布的随机数据组成。其中，一组数据均值为0,标准差为1,另一组数据均值为1,标准差为1。绘制结果如图3-16所示。
在许多情况下，变异性明显是不对称的，因为从平均值中减去三个标准差会产生负值，如100±50。 对数正态分布通常以对数变换变量为特征，使用其分布的期望值或平均值和标准差作为参数。...这可能是人们对对数正态分布知之甚少的主要原因，从而导致经常产生误解和错误。当前处理对数正态分布的方法通常很笨拙。 为了了解样本，大多数人更喜欢从原始数据而不是经过对数转换的数据进行思考。...对于较大的行数，根据中心极限定理，概率逼近正态密度函数。在其最简单的形式中，这个数学定律规定许多(R)个独立的、同分布的随机变量的和在极限为r→∞的情况下是正态分布的。...在大多数动植物群落中，物种丰富度服从(截断)对数正态分布。 对数正态分布的各种应用与食品技术和食品加工工程中的结构表征有关。...由于所有这些原因，正态分布或高斯分布远比大多数人熟悉的对数正态分布更为熟悉。这种偏好导致了两种使数据看起来正常的实用方法，即使它们是不对称的。首先，偏态分布会产生很大的值，这些值可能看起来是异常值。
为股票价格的解决方案建模上述随机微分方程 (SDE) 具有以下形式的解析解：请注意，在上述等式中，常数 μ 和 σ 分别对应于股票价格的百分比漂移（收益）和百分比波动（标准差）率。...可以很容易地观察到，收益呈正态分布，平均值约为 0.15，这是模拟中 μ 的输入值。这种收益率的正态分布也是布朗运动模型的预期结果。...两年期末的预期价格 St 预计在 98.6 左右。两年年化收益率为 μ=0.13，这是使用雅虎财经历史记录生成的价格列表计算得出的。两年年化波动率也从价格中获得，σ=0.05。...,bins=100,normed=1,label="R")#与下面给出的均值和标准差的对数正态分布进行比较lognorm_mean = Si*np.exp(mu*N*dt)lognorm_var = (...,normed=1,label="R")评论和结论从生成的模拟结果可以看出，几何布朗运动模型可以很好地使用上面讨论的随机过程来模拟股票价格。
为股票价格的解决方案建模 上述随机微分方程 (SDE) 具有以下形式的解析解： 请注意，在上述等式中，常数 μ 和 σ 分别对应于股票价格的百分比漂移（收益）和百分比波动（标准差）率。...可以很容易地观察到，收益呈正态分布，平均值约为 0.15，这是模拟中 μ 的输入值。这种收益率的正态分布也是布朗运动模型的预期结果。...两年期末的预期价格 St 预计在 98.6 左右。 两年年化收益率为 μ=0.13，这是使用雅虎财经历史记录生成的价格列表计算得出的。 两年年化波动率也从价格中获得，σ=0.05。...,bins=100,normed=1,label="R")#与下面给出的均值和标准差的对数正态分布进行比较lognorm_mean = Si*np.exp(mu*N*dt)lognorm_var = (...,normed=1,label="R") 评论和结论 从生成的模拟结果可以看出，几何布朗运动模型可以很好地使用上面讨论的随机过程来模拟股票价格。
离群值处理标准差法MAD法箱形图法图像对比法BOX-COX转换参考文章 离群值处理 标准差法 又称为拉依达准则(标准差法)，适用于有较多组数据的时候。...标准差本身可以体现因子的离散程度，是基于因子的平均值μ而定的。...在离群值处理过程中， 可通过用μ±nσ来衡量因子与平均值的距离 公式：假设有近似服从正态分布离散数据X=[x1,x2,…,xn]，其均值μ与标准差σ分别为： ， 如何衡量数值是否为离群值？...if res<=0.05: print('该列数据服从正态分布------------') print('均值为：{}，标准差为：{}'.format(u, std))...假设下四分位值为 ，上四分位数值为 ，四分位距为 (其中 )，推导如下： 异常值截断点如下，截断点就是异常值与正常值的分界点，又称为内限： ， 温和异常值与极端异常值的分界点，又称为外限：
将条形图趋势绘制为曲线 ? 上面的曲线就是正态分布，正态分布在这个世界很常见，这会在后面的文章中谈到。 三、举个栗子 下图展示了婴儿和成人身高分布曲线。 ?...有意思的是，正态分布有个特点：95% 的测量值介于均值±两个标准差。比如，婴儿的95%在20±1.2英寸，成人的介于70±8英寸。...也就是说，只要符合正态分布，未来的测量值，极大的概率（95%）会出现在均值±两个标准差这个区间内。 这个值决定着我们常常听到的置信区间和P值，这个在后面会详细来谈。...根据这个上面的正态分布形状，在正态曲线的绘制时，需要知道两个值： 告诉曲线的中心在哪：测量值的均值，μ 告诉曲线有多宽：测量值的标准差，σ 四、R语言绘制 ?...我们可以从图中看到，均值μ决定正态分布的峰值位置，标准差σ决定分布的矮胖，σ越大越胖。
Reading from file: 从文件中直接读取 具体可以参考：极客学院的数据读取 这里介绍下： TF生成数据的方式 正常情况下，使用tf.initialize_all_variables()...⑩tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 返回一个tensor其中的元素服从截断正态分布...这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。...和一般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差，但是一般的别的函数是可能的。...是正态分布的均值。 stddev：数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的标准差 seed：一个Python整数。是随机种子。
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。...C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。...正太性检验 利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。...,alpha = 0.1) # ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],'-r') # plt.grid() # # 绘制QQ图，直线为四分之一位数、四分之三位数的连线，基本符合正态分布...stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std)) # .kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差
沙画技法中有一种方式叫『漏』，就是把沙子攥在手里并握紧拳头，靠拳头的松紧控制沙子的流量，线条会产生粗细的变化，同时在快速移动时，手的高低变化也会发生相应变化，此手法主要用来描绘图形。...知识小课堂-正态分布 我们先看下官方文档： 从平均值为 0 且标准差为 1 的随机数系列返回浮点数。每次调用 randomGaussian() 函数时，它都会返回一个符合高斯或正态分布的数字。...Processing之randomGaussian() Processing 的randomGaussian返回的是从平均值为 0 且标准差为 1 的随机浮点数。...通常我们在使用的时候，要乘以一个扩大的系数，假设为 scale，来获得一个从平均值为 0 且标准差为 scale 的随机数。...，从例子中可以看到 for 循环绘制，一共绘制了 400 个线段，得到了一组满足正态分布的数值 线段的长度是由randomGaussian()乘以了 60 得到，这个值带了正负符号，平均值是 0，标准差是
【例】求均值为1.2345，标准差（方差的算术平方根）为6的正态分布在处的密度函数值与分布函数值。...常见一元分布随机数 MATLAB统计工具箱中函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数。...例如： betarnd Beta分布 exprnd 指数分布 gamrnd Gamma分布 lognrnd 对数正态分布 normrnd 正态分布 poissrnd 泊松分布 randsample 从有限总体中随机抽样...random 指定分布 【例】调用normrnd函数生成1000×3的正态分布随机数矩阵，其中均值为75，标准差为8 ，并作出各列的频数直方图 % 调用normrnd函数生成1000行3列的随机数矩阵...x，其元素服从均值为75，标准差为8的正态分布 >> x = normrnd(75, 8, 1000, 3); >> hist(x) % 绘制矩阵x每列的频数直方图 >> xlabel('正态分布随机数
本文说明了什么是正态分布，以及为什么正态分布的使用如此广泛，尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。 我会从最基础的内容开始解释，以便读者们理解为什么正态分布如此重要。...每次实验产生一个值，这些值可以分配到类别/桶中了。对每个桶来说，我们可以记录变量值出现在桶里的次数。例如，我们可以扔 10,000 次骰子，每次骰子会产生 6 个可能的值，我们可以创建 6 个桶。...此外，服从正态分布的变量会一直服从正态分布。举个例子，如果 A 和 B 是两个服从正态分布的变量，那么： AxB 服从正态分布； A+B 服从正态分布。...从标准正态转换到未知分布，就是很多机器学习模型希望做到的，不论是视觉中的 VAE 或 GAN，还是其它领域的模型。 但对于传统统计学，我们更希望将特征的分布转换成正态分布，因为正态分布简单又好算呀。...以遵循泊松分布（Poisson distribution）、t 分布（student-t 分布）或二项分布（Binomial distribution）的样本为例，如果错误地假设变量服从正态分布可能会得到错误的结果
如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。...在Python中可以使用matplotlib模块实现数据的可视化，其中boxplot函数就是用于绘制箱线图的。...(r'C:\Users\Administrator\Desktop\sunspots.csv') # 绘制箱线图（1.5倍的四分位差，如需绘制3倍的四分位差，只需调整whis参数） plt.boxplot...正态分布图法 根据正态分布的定义可知，数据点落在偏离均值正负1倍标准差（即sigma值）内的概率为68.2%；数据点落在偏离均值正负2倍标准差内的概率为95.4%；数据点落在偏离均值正负3倍标准差内的概率为...利用正态分布的知识点，结合pyplot子模块中的plot函数绘制折线图和散点图，并借助于两条水平参考线识别异常值或极端异常值。
多个伯努利观测结果会产生二项式分布。例如，连续抛掷硬币。 试验是相互独立的。一个尝试的结果不会影响下一个。 二项式分布可以表示为 ， 。 是试验次数， 是成功的概率。...(r, pmf_list)plt.show() 它看起来像正态分布，但请记住这些值是离散的。...让我们绘制在 60 分钟内接到 0 到 10 个电话的概率。...连续分布 正态分布 最著名和最常见的分布（也称为高斯分布），是一种钟形曲线。它可以通过均值和标准差定义。正态分布的期望值是均值。 曲线对称。均值、中位数和众数相等。曲线下总面积为 1。...我们可以从任何分布（离散或连续）开始，从人群中收集样本并记录这些样本的平均值。随着我们继续采样，我们会注意到平均值的分布正在慢慢形成正态分布。
它可以帮助我们根据需要选择正确的阈值。例如，如果我们的目标是减少类型 1 错误，我们需要选择高精度，而如果我们的目标是最小化类型 2 错误，那么我们应该选择一个阈值，使得召回率很高。...为了选择正确数量的主成分来考虑我们的模型，我们通常会绘制此图并选择能够为我们提供足够好的总体方差百分比的值。...8、支持向量机(几何理解) 9、标准正态分布规则(z -分布) 均值为0，标准差为1的特殊正态分布。 经验法则指出，按照正态分布观察到的数据中有 99.7% 位于平均值的 3 个标准差以内。...根据该规则，68% 的数据在一个标准差内，95% 在两个标准差内，99.7% 在三个标准差内。...样本量越大，t 分布越像正态分布。事实上，在 30 个样本之后，T 分布几乎与正态分布完全一样。 最后总结 我们可能会遇到许多小而关键的概念，这些概念构成了我们做出决定或选择正确模型的基础。
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