正态分布(Normal Distribution)

1、正态分布是一种连续分布,其函数可以在实线上的任何地方取值。

2、正态分布由两个参数描述:分布的平均值μ和方差σ2

3、正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。

3、Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = (x−μ) / σ

#显示标准正态分布曲线图

 import numpy as np
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt mu = 0 # mean
sigma = 1 # standart deviation
x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = stats.norm.pdf(x, 0, 1)
print('Chart 1:')
plt.plot(x, y)
plt.title('Normal: $\mu$ = {0:.1f}, $\sigma^2$ = {1:0.1f}'.format(mu, sigma))
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability density') # probobility of observing each of these observations
plt.show()

标准正态分布表

表头的横向表示小数点后第二位,表头的纵向则为整数部分以及小数点后第一位;两者联合作为完整的x,坐标轴的横轴

# 显示标准正态分布表格

 import numpy as np
from scipy.stats import norm n = 100
x = np.arange(0, 0.1, 0.01)
y = np.arange(0, 3.1, 0.1)
print('z表 ', end = '')
for j in x:
print( str(j), end=' ')
print()
for i in y:
print( i , end = ': ')
for j in x:
z = norm.cdf(j+i)
print('{0:.4f}'.format(z), end = ' ')
print('')

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