正态分布为什么有1.5的偏差

2024-08-23

【转帖】Sigma水平和缺陷率的对应关系：正态分布中心和1.5标准差偏移

http://www.pinzhi.org/thread-5395-1-1.html Sigma水平和缺陷率的对应关系:正态分布中心和有1.5个标准差偏移在过程稳定时,若给出了规范限,过程的平均与标准差后,我们可以通过查正态分布表,获得不合格品率. 这里给出一张在不同的δσ质量水平下对照表--每一百万个产品中的不合格品数. 品质协会(www.PinZhi.org)备注:设规范限为(LSL,USL),规范限的宽度为T,规范的中心为M,过程的均值为µ,标准差为δ, 一般情况下用的是|M-µ|=1.

正态分布-python建模

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

MT6753平台一项目不同手机最低亮度存偏差问题分析过程

现象: MT6753平台一项目不同手机将背光高度调到最低,最低亮度存偏差问题,有一些亮,有一些暗. 现象较明显. 分析过程: 第一天: 和TCL屏天一起验证,有以下结论: 1.TCL和YASSI模组,在同一个主板下,其最低LEVEL=5 的亮度几乎是一样的,测试数据如下: 最低亮度最高亮度 TCL 0.354 435 YASSI 0.35 401 2.最低亮度显示偏亮的情况,跟随主板.偏亮的主板其背光驱动的反馈端电压比其他主板大50%,导致了加在背光上的电流也会大50%,从而导致手机显示偏亮.

游戏开发中伪随机正态分布JavaScript

在游戏开发中经常遇到随机奖励的情况,一般会采取先生成数组,再一个一个取的方式发随机奖励. 下面是js测试正态分布代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <canvas id="myCanvas"

C语言产生标准正态分布或高斯分布随机数

C语言产生标准正态分布或高斯分布随机数产生正态分布或高斯分布的三种方法: 1. 运用中心极限定理(大数定理) #include #include #define NSUM 25 double gaussrand() { ; int i; ; i < NSUM; i++) { x += (double)rand() / RAND_MAX; } x -= NSUM / 2.0; x /= sqrt(NSUM / 12.0); return x; } 2.利用有box 和 muller 提供的,

机器学习理论知识部分--偏差方差平衡（bias-variance tradeoff）

摘要: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合? 2.模型选择例子 3.特征选择例子 4.特征工程与数据预处理例子内容: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise). 偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰

UITableView在设置contentOffset的同时也reload，造成tableView的contentOffset偏差

最近在写一个聊天的框架,遇到一个奇葩的问题,就是发送聊天记录的时候(需要tableView上移,显示出最新的记录),增加一条记录无疑需要reload一下(大家都明白的),这是就会出现头疼的问题,页面显示的位置有偏差,并且会出现快闪的的现象(貌似是contentoffset被设置了多次造成的结果).以下是我的代码: 这是需要显示最新记录,设置的contentoffset值(tableMoveY的值是正确的哦,不必怀疑) 这是增加记录刷新页面貌似是没有什么问题的,但是...... --------

STL库中的正态分布函数

在设计抽奖一类程序中,有时会需要一种概率“有较大可能获得一个普通结果,有较小可能获得一个糟糕或极好的结果”,这就可以用正态分布函数来获得这样一个结果. STL中已经提供了一系列随机分布的函数,包括正态分布,泊松分布等头文件: random 函数: std::normal_distribution<type> distribution( σ,μ ) 其中σ为正态分布的平均数学期望,也就是正态曲线中高峰的x值,μ值越大曲线坡度约缓,反之则越陡,在x轴上, (0,σ * μ) 占据了曲线的大部分空

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 5（正则化线性回归及偏差和方差）

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法以及讨论偏差和方差对该线性回归模型的影响. ①可视化数据集本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set)

C++与正态分布

正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution).若随机变量X服从一个数学期望为μ.方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2).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.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布. 从上图可以看出,当相差1个方差(σ), 满足要求的面积有68.27%. 当相差2个方差(σ)时,满足要求的面积有95.45. 当相差3个方差(σ)时,满足要求的面积有99.

一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布正态分布

一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布正态分布 @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 我们将用整个第二章来研究各种各样的概率分布以及它们的性质.然而,在这里介绍连续变量一种最重要的概率分布是很方便的.这种分布就是正态分布(normal distribution)或者高斯分布(Gaussian distribution).在其余章节中(事实上在整本书中),我们将会经常用到这种分布.

Google Map API v2 番外篇关于gps位置偏差及修正方法探讨

我的手机是M35C,在我自己的map activity中,通过gps获取到的经纬度比实际地址总是有500米左右的偏差. 在网上搜索了很多,都说这个是测绘局为了保密故意弄成这样的.gps全球定位系统获得的location是WGS84坐标系,而咱们是用的自己的坐标系,不知道是BJ54还是大地坐标系. 反正就是不一样. 但我没想明白,为什么安装google自己的地图apk 就没有这个问题呢. 转换模型貌似能搜到些很正规的论文,呃..我没仔细看,对于我这样高数只能勉强的及格的人来说,那些公式具有强烈的眩

《A First Course in Probability》-chaper5-连续型随机变量-正态分布

古典统计学问题一开始起源于赌博,让我们看这样一道有关赌博的问题. Q:A.B两人进行n局赌博,A胜的概率是p,现在设置随机变量X表示A赢的局数,当X>np,A给赌场X-np元,否则B给赌场np-X元,那么求解赌场挣钱的期望值? 这个问题中明显有二项分布(伯努利分布)的身影,但是我们面临的困境是,这里是基于二项分布的一个求解随机变量X落在某个范围的概率,如果我们利用二项分布逐项乘开,会得到一个异常繁琐的式子,也是极其不利于计算的. 为了解决这个问题,数学家想到了一个方法:众所周知在连续型随机变量中

logstash 防止实际处理时间跟事件产生时间略有偏差

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关于javascript 数组的正态分布排序的一道面试题

最近几天顶着上海40°的凉爽天气找工作,心里是开心的不要不要的,每次面试都是要坐那里出半天汗才能回过神来,感觉到了这个世界对我深深的爱意,言归正传,面试过程中碰到了几次笔试,其中有这么一道题,由于实际工作中没遇到过,所以留意下来,题目是这样: 有一个数组为:var arr = [1,2,1,3,3,2,4,6,3],通过处理将其变为正态分布的形式: [1,2,3,3,6,4,3,2,1]. 关于正态分布可以查看此链接:http://baike.baidu.com/link?url=OWbFf2p

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution）

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

IE6下绝对定位元素父级宽高是奇数,绝对定位元素的right和bottom值会有1个像素的偏差

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <style> .box{ width: 308px; height: 308px; background-color: red; position: absolute; } .content{ width: 100px; height: 100px; backgro

Photoshop颜色出现比较大的偏差，偏色严重，显示器配置文件2351似乎有问题

其实出现这个问题是因为显示器的配置问题.并不是PS版本或者电脑系统问题. 一般在你首次启动PS的时候会出现提示:显示器配置文件2351似乎有问题. 如果你点击了继续运行那以后你使用PS打开任何文件都会出现比较大的颜色偏差,也就是偏色比较严重. 但是通过色板取得的色值还是正常状态的. 解决方法很简单,就是进行显示器的设置: XP:桌面右键属性,点击“设置”选项卡,点击“颜色质量”下面的“高级”,切换到“颜色管理”选项卡,点击“添加”,把RGB的添加进来 Win7:在桌面右键“个性化”,左下角有个

[DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络_优化算法2.3_2.5_带修正偏差的指数加权平均

Optimization Algorithms优化算法觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.3 指数加权平均举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average). 大体公式就是前一日的V值加上当日温度的0.1倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. \[V_{t}=\beta V_{t-1}+(1-\beta)\theta_{t}\] 对于\(\theta\)的理解,你可以将其认为该数值表示的是\

[DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络1.1_1.3深度学习使用层面_偏差/方差/欠拟合/过拟合/训练集/验证集/测试集

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可

用Python学分析 - 正态分布

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 #

正态分布为什么有1.5的偏差

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