在J中，我们如何生成来自具有指定均值和方差的正态分布的数字列表
在J中，我们可以使用norm函数生成来自具有指定均值和方差的正态分布的数字列表。
norm函数的语法如下：
norm mean; deviation; shape其中，mean表示正态分布的均值，deviation表示正态分布的标准差，shape表示生成数字列表的形状。
以下是对norm函数参数的详细解释：
mean：正态分布的均值，可以是一个数字或数字列表。deviation：正态分布的标准差，可以是一个数字或数字列表。shape：生成数字列表的形状，可以是一个数字或数字列表。如果shape是一个数字，那么生成的数字列表将是一个一维列表；如果shape是一个数字列表，那么生成的数字列表将具有相应的形状。
以下是一个示例，演示如何使用norm函数生成来自具有指定均值和方差的正态分布的数字列表：
mean = 0 NB. 均值为0
deviation = 1 NB. 方差为1
shape = 3 NB. 生成一个长度为3的一维列表
random_numbers = norm mean; deviation; shape NB. 生成正态分布的数字列表
random_numbers输出结果可能类似于：
_0.123456 0.789012 _0.456789对于J语言，腾讯云没有专门的相关产品和产品介绍链接地址。
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为什么朗的均值不是0，方差是1？
python、random、pytorch、tensor
对于方法，文档说：
从均值0和方差1 (也称为标准正态分布)的正态分布中返回一个由随机数填充的张量。
这里有一个张量的例子：
x = torch.randn(4,3)
tensor([[-0.6569, -0.7337, -0.0028],
[-0.3938, 0.3223, 0.0497],
[ 0.0129, -2.7546, -2.2488],
[ 1.6754, -0.1497, 1.8202]])
当我打印的时候：
x.mean()
tensor(-0.2550)
打印标准差时：
x.std()
tensor(1.3225
浏览 4提问于2020-01-22得票数 2
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生成具有固定相关但变化标准差的相关变量
r、simulation、correlation
我想从多变量正态分布中生成k个变量，在k变量之间有一个预先指定的均值、标准差和固定相关性。
我试着做以下几件事：
set.seed(10)
library(MASS)
k=10 #number of variables
mu <- rep(1,k) #mean of each variable
nobs <- 10000 #number of observations
sd <- rep(c(1,5),each=5) #standard deviation of each variable
cor <- 0.9 #correlation across variable
浏览 4提问于2016-10-14得票数 0
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利用蟒蛇的数据对正态分布进行采样
python、pandas
我试着用存储在熊猫DataFrames中的平均值和标准差从正态分布中抽取样本。
例如：
means= numpy.arange(10)
means=means.reshape(5,2)
生产：
0 1
0 0 1
1 2 3
2 4 5
3 6 7
4 8 9
以及：
sts=numpy.arange(10,20)
sts=sts.reshape(5,2)
生产：
0 1
0 10 11
1 12 13
2 14 15
3 16 17
4 18 19
我将如何产生另一只熊猫的数据，具有相同的形状，但使用相应的平均值和标准差从正态分布中
浏览 3提问于2016-03-18得票数 3
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具有协方差矩阵的正态分布随机向量的生成
matlab、normal-distribution
在matlab中，很容易生成一个具有均值和标准差的正态分布随机向量。来自help randn的：
从均值为1，标准差为2的正态分布中生成值。r=1+2。*randn(100，1)；
现在我有一个协方差矩阵C，我想生成N(0，C)。
但是我怎么能这样做呢？
来自随机帮助:从具有指定均值向量和协方差矩阵的二元正态分布生成值。mu =1 2，Sigma =1 .5，.5 2，R=chol(Sigma)，z=repmat(µ，100，1)+ randn(100,2)*R；
但我不知道他们到底在这里做什么。
浏览 1提问于2010-12-06得票数 4
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当标准差是另一个量的函数时，如何计算正态分布？
python、statistics、normal-distribution
最近，我在看报纸。其中粒子速度均值，mu =0和标准差，σ= b/D^2，其中D是粒子的直径，b= 11000 um^2是拟合参数。逆相关使得较小的粒子具有较高的初始速度。给出了颗粒的平均直径为132μm，标准差为45μm。因此，基于这些信息，我尝试了以下方法
import numpy as np
da = 132*1e-06 # mean diameter
sd = 45*1e-06 # standard deviation in particle size
b = 11000*1e-12 # 11000 um^2
d = np.random.normal(da, sd, 100) #
浏览 1提问于2020-09-10得票数 1
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偏态正态分布
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我们有location=0，scale =1，shape =0的偏态正态分布，那么它与均值为0，方差为1的标准正态分布相同。但是，如果我们改变形状参数，比如shape=5，那么均值和方差也可以changes.how，我们可以用不同的形状参数值来固定均值和方差
浏览 1提问于2011-01-11得票数 2
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AnyLogic:由均值和标准差直接定义对数正态分布
anylogic、probability-density
我试图在AnyLogic中建立对数正态分布的模型，我有它的标准差和它的均值，但不是它包含的正态分布的标准差和平均值(按照AnyLogic的要求)。如何通过对数正态分布的均值和标准差直接建模？
我试图取平均值的对数来实现这个公式：
E(X) =expmy+(σ^2)/2，所以当我取对数时，应该得到my+(σ^2)/2，当sigma=0时，可以实现对数正态分布，但当σ存在时，上述公式也依赖于σ。因此，我不知道如何在AnyLogic中直接实现对数正态分布的均值、西格玛和最小值=0。
有人有办法解决这个问题吗？
浏览 7提问于2022-05-09得票数 2
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由均值、变异系数生成对数正态分布随机数
matlab、r、statistics
大多数生成对数正态分布随机数的函数都将相关正态分布的均值和标准差作为参数。
我的问题是我只知道对数正态分布的均值和变异系数。从我所拥有的东西中推导出标准函数所需的参数是相当简单的：
如果mu和sigma是相关正态分布的平均值和标准差，我们知道
coeffOfVar^2 = variance / mean^2
= (exp(sigma^2) - 1) * exp(2*mu + sigma^2) / exp(mu + sigma^2/2)^2
= exp(sigma^2) - 1
我们可以将其重新安排为
sigma = sqrt(log(coef
浏览 0提问于2010-03-26得票数 4
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规模大于小于1的枕叶正态分布
python、scipy、normal-distribution
我正在使用numpy的正态分布，很难理解它的文档。假设我有一个正态分布，平均值为5，标准差为0.5：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm
mean = 5
std = 0.25
x = np.linspace(mean - 3*std, mean + 3*std, 1000)
y = norm(loc=mean, scale=std).pdf(x)
plt.plot(x,y)
得到的图表是熟悉的钟形曲线，但峰值在1.6左右。任何值的概率怎么能超过1
浏览 2提问于2020-04-08得票数 1
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当用python绘制一个正态分布且标准差为2的pdf时，平均值是否仍为零？
python、standards、normal-distribution、standard-deviation
因此，根据我对正态分布的理解，当标准差为1时，均值默认为零。我被指派编写python程序，生成一个正态分布函数的PDF，其范围从10到45，标准差为2。平均值是否仍为零？我试过了，但我的情节没有形成钟形。我不知道我做错了什么。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
mu=0 # mean
sigma=2
x=np.arange(10,45,0.1)
y=stats.norm.pdf(x, 0, sigma)
plt.plot(x,y)
plt.show()
看我这里的情节：
浏览 0提问于2018-11-06得票数 1
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使用numpy.random.randn()生成的正态分布平均值不是'0‘
python、numpy、normal-distribution、quantopian
我试图遵循这个，在那里，他们试图证明样本逐渐呈现出正态分布的特征，随着尺寸的增加。
我尝试使用numpy.random.randn()方法生成一个正态分布，如本教程所示。
据我所知，此方法返回一个，对于正态分布返回mean = 0和standard deviation = 1。
但是，当我检查这个分布的均值和标准差时，它们显示出奇怪的值，即mean = 0.23和standard deviation = 0.49。
代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#np.random.seed(123)
normal = np.ra
浏览 2提问于2020-04-20得票数 1
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Excel:模拟具有给定均值、sd、偏度和峰度的整数随机样本。
excel、statistics
不确定这在Excel中是否可行:我需要模拟一个具有固定均值、标准差、偏斜度和峰度的随机整数样本(介于1到5之间)。到目前为止，我只遇到=NORM.INV(rand()，平均，SD)来生成正态分布的数据。
浏览 2提问于2014-10-17得票数 2
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用nlinfit拟合x，y配对数据
matlab
我试图使用Matlab的nlinfit函数来估计x，y配对数据的最佳拟合高斯值。在这种情况下，x是二维方向的范围，y是“是”响应的概率。
我从相关文章中复制了@norm_funct，我想返回一个平滑的正态分布，它最好地近似于y中的观测数据，并返回最佳拟合pdf的大小、平均值和SD。目前，安装的功能似乎是不正确的缩放和不顺利-任何帮助非常感谢！
x = -30:5:30;
y = [0,0.20,0.05,0.15,0.65,0.85,0.88,0.80,0.55,0.20,0.05,0,0;];
% plot raw data
figure(1)
plot(x, y, ':rs
浏览 0提问于2013-11-28得票数 0
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如何才能得到均值和方差相同但偏度不同的分布？
statistics
I具有偏正态分布随机数的均值、方差和偏度，i具有任意随机数分布的平均方差和偏斜性。
我怎么能有相同的均值和方差，但不同的偏斜度？
浏览 0提问于2011-01-10得票数 2
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scala中的概率函数
scala、probability、normal-distribution
我想计算具有给定参数(均值和标准差)的正态分布随机数小于给定数字或列表的概率。这个函数在R中被实现为"pnorm“。有没有人知道这样一个选项，或者可以帮我写一个？
浏览 0提问于2014-11-20得票数 2
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等于标准偏差的伽马
r、gamma-distribution
我有一个伽马分布适合我的数据使用libary(fitdistrplus)。我需要确定一种定义x值范围的方法，它可以被“合理地”期望，类似于使用带正态分布的标准差。
例如，两个标准差与平均值之间的x值可以看作是正态分布期望值的合理范围。对于如何根据伽马分布的形状和速率参数来定义类似的期望值范围，有什么建议吗？
...maybe，类似于识别包含95%数据的x的两个值吗？
浏览 7提问于2015-10-09得票数 0
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对于MATH.NET中的LogNormal和正态分布，我应该使用哪些参数
c#、math.net
我尝试了Mathdotnet的LogNormal和普通类的几种组合：。
使用均值和标准差作为参数，我似乎更接近我所寻找的结果。然而，我注意到，当我使用较大的数字时，如numberOfMinutes，我的结果不会像numberOfDays那样使用较小的数字时偏离平均值。我知道我没有想好这件事，我需要一些帮助。
另外，我想使用几何均值和均值，但我不知道使用哪个参数来表示方差，因为我甚至不知道如何使用它来表示平均值。
最后，我希望这个问题的答案也能回答我在正态分布中遇到的相同问题。
List<double> numberOfDays = new List<double> {
浏览 1提问于2018-05-21得票数 0
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Python统计模块返回与计算不同的标准差。
python
我有一个数字列表，我想计算的标准差。我使用两种不同的方法计算值: 1.使用Python统计模块，2.使用标准差公式。结果是两个不同的，但有点接近的数字。统计模块是如何计算标准偏差的，还是与我的编码计算有关？我也不知道math.sqrt()在内部是如何工作的，但我假设它使用某种类型的近似。
import statistics
import math
def computeSD_S(variable):
# Open the file and read the values in the column specified
var_list = openAndReadVar
浏览 1提问于2019-02-26得票数 4
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range()是正态分布吗？(无随机性)
python、statistics、normal-distribution
寻找一个模拟range()的python函数，但它的分布是正态分布，而不是固定的间隔。
所以我想要像mynormrange(min, max, numberofpoints)这样的东西，而不是range(min, max, interval)。反转分布的选项也很好。
因此，mynormrange(0, 100, 9)将输出类似于[0, 34, 47.5, 49.85, 50, 50.15, 52.5, 66, 100]的内容，其中平均值(在本例中为avg=50)附近的数字更接近。
逆mynormrange(0, 100, 9, inverse=True)将输出类似于[0, 0.15, 2.5,
浏览 2提问于2020-04-17得票数 1
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如何生成在R中具有相同均值、标准差但形状或分布非常不同的数据？
r、mean、standard-deviation
如何生成具有相同均值、标准差但形状或分布非常不同的数据？下面是jthetzel关于如何创建具有相同均值和标准偏差的数据的一个答案，但我需要关于如何使其变得非正常的帮助。理想情况下，我希望图形的形状有很大的不同，具有相同的均值和标准差。
#install.packages("Runuran")
library(Runuran)
## Discrete normal distribution bounded between 0 and 100
# Create UNU.RAN discrete distribution object
discrete <- unuran.di
浏览 0提问于2016-01-04得票数 0
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