python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 对数正态分布(logarithmic normal distribution)是指一个随机变量的对数服从正态分布,则该随机变量服从对数正态分布.对数正态分

lognorm方法的参数容易把人搞蒙.例如lognorm.rvs(s, loc=0, scale=1, size=1)中的参数s,loc,scale, 要记住:loc和scale并不是我们通常理解的对数变化后数据的均值mu和标准差sigma,如下面所述: The probability density function for lognorm is: lognorm.pdf(x, s) = 1 / (s*x*sqrt(2*pi)) * exp(-1/2*(log(x)/s)**2) for x

转载:https://blog.csdn.net/donggui8650/article/details/101556041 在概率论中,对数正态分布是一种连续概率分布,其随机变量的对数服从正态分布. 从统计学角度理解对数正态分布是这样的,在自然界有很多事物有增长速度很慢,甚至可以忽略不计(small percentage changes),但是其效果是对整个事物的影响,即每次增长都是对前面增长的乘积运算,但如果我们把他放入对数域,则可以放大他们的增长效果. 假设:x1,x2,...,xk表示第

stats.probplot(grade, dist=stats.norm, plot=plt) #正态分布 # stats.probplot(grade, dist=stats.expon, plot=plt) #指数分布 # stats.probplot(grade, dist=stats.logistic, plot=plt) #对数正态分布 plt.show() grade是你自己的数据 dist处可以修改分布类型

正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.物理及project等领域都很重要的概率分布,在统计学的很多方面有着重大的影响力. 若随机变量X服从一个数学期望为μ.标准方差为σ2的高斯分布,记为: X∼N(μ,σ2), 则其概率密度函数为 正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度.因其曲线呈钟形,因此人们又常常称之为钟形曲线.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布(见右图中绿色曲

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式

title: [概率论]5-6:正态分布(The Normal Distributions Part III) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Normal Distributions - The Standard Normal Distribution - The Lognormal Distributions toc: true date: 2018-03-30 08:58:10 Abstract: 本文介绍正态分

AVEDEV 用途:返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值,该 函数可以评测数据(例如学生的某科考试成绩)的离散度. 语法:AVEDEV(number1,number2,...) 参数:Number1.number2....是用来计算绝对偏差平均 值的一组参数,其个数可以在 1-30 个之间. 实例:如果 A1=79.A2=62.A3=45.A4=90.A5=25,则公 式"=AVEDEV(A1:A5)"返回 20.16. AVERAGE     用途:计算所有参数的算术平均值.  

random模块 用于生成伪随机数 源码位置: Lib/random.py(看看就好,千万别随便修改) 真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的.而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的.我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%.所以用计算机随机函数所产生的"随机数"并不随机,是伪随机数. 计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值.所以,只要

(2017-02-04 银河统计) 统计函数API概念   API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)是一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节.   统计函数API是通过前台web网页传入数据和参数,服务器接收数据和参数后,经过统计计算返回结果的一种新型接口形式.   通常前台web网页很难处理复杂数学或统计问题,通过Web Service技术将数据和参

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目合作请联系 QQ:231469242 测试脚本 测试数据 T is an array of durations, E is a eith

Black-Scholes 期权定价模型概述 1997年10月10日,第二十九届诺贝尔经济学奖授予了两位美国学者,哈佛商学院教授罗伯特·默顿(RoBert Merton)和斯坦福大学教授迈伦·斯克尔斯(Myron Scholes).他们创立和发展的布莱克--斯克尔斯期权定价模型(Black Scholes Option Pricing Model)为包括股票.债券.货币.商品在内的新兴衍生金融市场的各种以市价价格变动定价的衍生金融工具的合理定价奠定了基础. 斯克尔斯与他的同事.已故数学家费雪·布

来源:丁香园论坛:SPSS上的把非正态分布数据转换为正态分布数据 一楼 可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布.常用的变量变换方法有对数变换.平方根变换.倒数变换.平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法. 对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据: X'=lgX 当原始数据中有小值及零时,亦可取X'=lg(X+1) 还可根据需要选用X'=lg(X+k)或X'=lg(k-X) 对数变换常用于(1)使服从对数正态分布的数据正态化.如环境

Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差) RRSE(Root Relative Squared Error, 相对平方根误差) MAE(Mean Absolute Error, 平均绝

转载:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201281610126277/   作者:Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern .etc.Google Inc 2010-6 原文:http://people.apache.org/~edwardyoon/documents/pregel.pdf 译者:phylips@bmy 2012-09-14 译文:http://duanple.blog.163.co

一.常见的概率分布 表1.1 概率分布分类表 连续随机变量分布 连续统计量分布 离散随机变量分布 分布 分布 二项分布 连续均匀分布 非中心 分布 离散均匀分布 (Gamma)分布 分布 几何分布 指数分布 非中心 分布 超几何分布 正态分布 分布 负二项分布 对数正态分布 非中心 分布 泊松分布 Weibull分布 Rayleigh分布 二.MATLAB为常见分布提供的五类函数 1) 概率密度函数(pdf); 2) (累积)分布函数(cdf); 3) 逆(累积)分布函数(icdf); 4) 随

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

Python基础 内置函数 今天来介绍一下Python解释器包含的一系列的内置函数,下面表格按字母顺序列出了内置函数: 下面就一一介绍一下内置函数的用法: 1.abs() 返回一个数值的绝对值,可以是整数或浮点数等. print(abs(-18)) print(abs(0.15)) result: 18 0.15 2.all(iterable) 如果iterable的所有元素不为0.''.False或者iterable为空,all(iterable)返回True,否则返回False. print

平均值mean,众数mode,中值median 和 标准差stddev 均值,众数,中位数,标称差: 均值是就全部数据计算的,它具有优良的数学性质,是实际中应用最广泛的集中趋势测度值.其主要缺点是易受数据极端值的影响,对于偏态分布的数据,均值的代表性较差.作为均值变形的调和平均数和几何平均数,是适用于特殊数据的代表值,调和平均数主要用于不能直接计算均值的数据,几何平均数则主要用于计算比率数据的平均数,这两个测度值与均值一样易受极端值的影响. 一般代表算术平均值.也就是:比如 众数是一组数据分布的